公开(公告)号：CN104156929B

公开(公告)日：2017-02-08

申请号：CN201410453009.8

申请日：2014-09-05

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李佳 ,  秦翰林 ,  延翔 ,  宗靖国 ,  周慧鑫 ,  韩姣姣 ,  曾庆杰 ,  吕恩龙 ,  李肖 ,  宋尚真 ,  赖睿

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明提供一种基于全局滤波的红外弱小目标背景抑制方法，对红外图像进行多次平滑处理，将平滑处理后获得的多幅不同平滑尺度下的图像级联生成红外图像数据立方体，根据局部标准化欧式距离分离所述生成的红外图像数据立方体中的弱小目标和背景图像，根据非线性函数增强所述局部标准化欧式距离分离后的弱小目标、以及抑制所述局部标准化欧式距离分离后的背景图像，获得背景抑制后的图像；本发明还提供一种基于全局滤波的红外弱小目标背景抑制装置，通过本发明能够更好的对目标的形状和灰度信息进行保持，为后续的背景抑制方法提供了良好的预处理图像，能够更精确地衡量图像中每个像素点与背景之间的差异，得到良好的背景抑制效果。

公开(公告)号：CN104778706A

公开(公告)日：2015-07-15

申请号：CN201510191275.2

申请日：2015-04-21

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 周慧鑫 ,  宋尚真 ,  秦翰林 ,  殷宽 ,  曹洪源 ,  金浩文 ,  庞英名 ,  延翔 ,  杜娟 ,  荣生辉 ,  王炳健 ,  王慧杰

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于非负矩阵分解的异常检测方法，对读取的高光谱图像进行预处理获得剔除噪声的高光谱图像，将所述获得的剔除噪声的高光谱图像进行向量转换获得二维初始化矩阵V，再对二维初始化矩阵V进行线性分解生成随机初始化基矩阵W和系数矩阵H，根据非负矩阵分解的乘性迭代法则对随机初始化基矩阵W和系数矩阵H进行迭代获得含有若干个波段的高光谱图像，最后根据局部的自适应的核密度估计算子对所述含有若干个波段的高光谱图像中含有异常信息最多的一个波段的高光谱图像进行处理，获得检测出异常目标的图像；本发明还公开了一种基于非负矩阵分解的异常检测装置，通过本发明能够消除大量的冗余波段和噪声信息，从而有效地提高了异常检测的效率。

公开(公告)号：CN110544205A

公开(公告)日：2019-12-06

申请号：CN201910719987.5

申请日：2019-08-06

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 周慧鑫 ,  杨翊艺 ,  杜娟 ,  李欢 ,  张嘉嘉 ,  宋江鲁奇 ,  于跃 ,  宋尚真 ,  谭威 ,  赖睿 ,  秦翰林 ,  王炳健

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明公开了一种基于可见光与红外交叉输入的图像超分辨率重建方法，步骤1：图像超分辨网络的训练；步骤2：超分辨图像的重建网络测试。本发明利用可见光图像有的丰富信息的特点，将其送入特征提取模块提取特征图后将特征图再和经过图像重构模块中引导滤波层的红外图像进行图像融合；通过亚像素卷积增加图像尺寸，并逐步添加特征信息；在网络中引入视觉图像特征和引导滤波层实现提高图像分辨率的目的。

公开(公告)号：CN104778706B

公开(公告)日：2018-10-30

申请号：CN201510191275.2

申请日：2015-04-21

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 周慧鑫 ,  宋尚真 ,  秦翰林 ,  殷宽 ,  曹洪源 ,  金浩文 ,  庞英名 ,  延翔 ,  杜娟 ,  荣生辉 ,  王炳健 ,  王慧杰

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于非负矩阵分解的异常检测方法，对读取的高光谱图像进行预处理获得剔除噪声的高光谱图像，将所述获得的剔除噪声的高光谱图像进行向量转换获得二维初始化矩阵V，再对二维初始化矩阵V进行线性分解生成随机初始化基矩阵W和系数矩阵H，根据非负矩阵分解的乘性迭代法则对随机初始化基矩阵W和系数矩阵H进行迭代获得含有若干个波段的高光谱图像，最后根据局部的自适应的核密度估计算子对所述含有若干个波段的高光谱图像中含有异常信息最多的一个波段的高光谱图像进行处理，获得检测出异常目标的图像；本发明还公开了一种基于非负矩阵分解的异常检测装置，通过本发明能够消除大量的冗余波段和噪声信息，从而有效地提高了异常检测的效率。

公开(公告)号：CN104408705B

公开(公告)日：2017-10-20

申请号：CN201410490530.9

申请日：2014-09-23

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 周慧鑫 ,  宋尚真 ,  成宽洪 ,  赖睿 ,  李肖 ,  秦翰林 ,  赵营 ,  温志刚 ,  荣生辉 ,  赵东 ,  王炳健 ,  刘上乾

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于高光谱图像的异常检测方法，本发明利用核典型相关性分析的办法对高光谱图像进行异常检测。具体方法包括：获取高光谱图像；将高光谱图像标准化，同时做去均值处理；针对高光谱图像中每一像素点确定目标窗口与背景窗口，使用KCCA方法分析；将KCCA分析得到的结果分离出背景信息与目标信息，计算原图像与背景图像、目标图像平方差之间的差值，作为最终的检测结果。

公开(公告)号：CN106096604A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610387328.2

申请日：2016-06-02

Applicant: 西安电子科技大学昆山创新研究院

Inventor： 周慧鑫 ,  杜娟 ,  庞英名 ,  秦翰林 ,  荣生辉 ,  赖睿 ,  王炳健 ,  金浩文 ,  成宽洪 ,  宋尚真

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/3241 ,  G06K9/6289

Abstract: 本发明公开了一种基于无人平台的多波段融合探测方法，将无人平台上获取的红外图像序列和可见光图像序列进行空间配准，再对配准好的红外图像序列和可见光图像序列进行预处理，将所述预处理后的红外图像序列和可见光图像序列进行图像融合，最后，对融合后的图像序列进行多弱小目标检测处理，输出目标的状态数据和数目信息。本发明采用红外和光学图像融合技术，实现对目标的精确检测。解决了无人机平台成像质量差，单一红外探测器分辨率低、不利于目标准确识别的缺点，且算法优于传统的目标检测算法，对目标的探测和识别更加容易，能够对防御系统和对抗系统提供目标的准确指示，可广泛应用于各类复杂背景的弱小目标准确检测系统中。