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公开(公告)号：CN103258327A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310141773.7
申请日：2013-04-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，公开了一种基于二自由度摄像机的单点标定方法，包括根据标识点在基准坐标系中的三维物理坐标和与标识点对应的像点在图像上的二维像素坐标获得标定的关系模型；采用线性方法计算标定的关系模型获得水平转角和垂直转角。本发明提供的这种标定方法在求解过程中，巧妙的将复杂费时的非线性方程组的求解问题转化为带参数的线性方程组的求解问题，并且在各种情形下给出了水平转角的正、余弦闭式解和垂直转角的正、余弦闭式解；这种单点标定方法不仅是在只有一个标识点，且需要在线标定的应用环境中的唯一选择。且通过实验表明，采用本发明提供的这种单点标定方法得到的PTZ摄像机的水平转角Pan和垂直转角Tilt的绝对误差也非常低。
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公开(公告)号：CN101599120B
公开(公告)日：2012-01-25
申请号：CN200910063074.9
申请日：2009-07-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种遥感影像建筑物识别方法，属于遥感目标图像识别方法，克服现有建筑物检测方法中存在的建筑物误检和漏检的问题，以提高正确检测率。本发明顺序包括：区域分割步骤、建筑物初提取步骤、道路滤波步骤和建筑物后提取步骤。本发明具有良好的稳定性和较强的环境适应能力，可以解决建筑物与邻近光谱相近的道路相互混淆的问题，而且可以检测同一幅影像中具有不同形状结构和光谱特性的建筑物目标，建筑物提取结果准确率高、鲁棒性好，能有效提取绝大多数高分辨率遥感图像下的各类建筑物目标，在地理信息系统和数字城市系统建设中具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN102314687A
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN201110260493.9
申请日：2011-09-05
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种红外序列图像小目标检测方法，属于图像数据处理领域，包括：(1)图像预处理步骤，获得得到红外序列图像各帧图像的差值图像；(2)背景建模步骤，得到各帧图像的特征图像；(3)最小非均衡图切割步骤，即求得最佳分割阈值，并利用该最佳分割阈值对上述得到的特征图像进行分割，即可检测出红外小目标。本发明方法对于背景分布相对均匀的图像来说，背景可以很好的重建；最小非均衡图切割方法将分割问题转化为图的切割问题，从切割能量的角度出发，去寻找最佳的分割阈值，能够更加准确的分割出目标。
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公开(公告)号：CN102156876A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110080680.9
申请日：2011-03-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于十六值变换的符号识别方法，包括如下步骤：（1.1）针对待识别符号的类型，准备该类型所有符号的符号图像（1.2）对每个符号图像，建立背景十六值变换的特征描述，获得代表该符号图像的特征表达，构建该类型符号的特征知识库（2.1）对输入图像进行二值化处理，从中分割出待识别的符号图像（2.2）对符号图像规整化（2.3）对规整化后的符号图像建立背景十六值变换的特征描述，获得代表该符号图像的特征表达（2.4）根据获得的符号图像的特征表达，利用构建的特征知识库，识别出符号。本发明能有效消除非法符号的干扰，具有特征提取简单、识别率高、识别速度快等特点，大大提高了符号识别技术的可用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101425182B
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN200810198000.1
申请日：2008-11-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种图像对象分割方法，属于图像数据处理方法，解决现有分割方法只考虑颜色信息、过分割现象较严重或者光照不均时难于分割成一个整体区域的问题；本发明包括：(1)建立双尺度空间步骤；(2)粗分割步骤；(3)区域合并步骤；(4)对象分割步骤。本发明有效解决了图像分割中当同质区域光照不均出现空间颜色变化时，难于分割成整体区域的问题；通过最小化代价函数的方法自动停止区域合并，提高了算法的鲁棒性；分割结果符合人类视觉感知特性，可以用于基于图像对象的检索和分析，大大提高了分割技术的可用性。
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公开(公告)号：CN101594533B
公开(公告)日：2010-12-29
申请号：CN200910062929.6
申请日：2009-06-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于无人机序列图像的压缩方法，具体为：依据机载辅助数据，对无人机序列图像作智能动态编码帧组划分；在帧组内，分别对首帧和尾帧作各自到当前帧的高精度快速运动估计，获取数对匹配点，根据相应匹配关系，求得首帧与尾帧各自到当前帧的投影变换矩阵，进而获得预测图像及残差；同一帧组的首帧与其余帧的残差图像合并成单幅图像后，应用JPEG2000压缩，利用其全局优化截断算法获得高性能压缩结果。本发明综合考虑无人机序列图像特点，充分利用机载辅助信息和JPEG2000压缩算法的特性，具有算法复杂度低、压缩性能好、压缩码率可严格控制、硬件易于实现等特点。
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公开(公告)号：CN101697486A
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN200910272263.7
申请日：2009-09-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种二维小波变换集成电路结构，属于超大规模集成电路设计技术和图像处理、图像压缩处理技术中的小波变换领域，目的在于提高整个变换电路结构的响应速度和输出速率。本发明包括串并转换电路、一维行滤波电路和一维列滤波电路，串并转换电路将输入的图像数据，转换为并行数据送到一维行滤波电路；一维行滤波电路在单位内部时钟周期内输出四个行滤波系数到两个一维列滤波电路；两个一维列滤波电路完成整个列滤波运算并输出结果。本发明与传统的方法相比，消耗较短的计算时间，较少的内部存储器和较短的输出延时，具有系统响应快，输出速率高等特点，适应于高速运算等应用场合。
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公开(公告)号：CN101599120A
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200910063074.9
申请日：2009-07-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种遥感影像建筑物识别方法，属于遥感目标图像识别方法，克服现有建筑物检测方法中存在的建筑物误检和漏检的问题，以提高正确检测率。本发明顺序包括：区域分割步骤、建筑物初提取步骤、道路滤波步骤和建筑物后提取步骤。本发明具有良好的稳定性和较强的环境适应能力，可以解决建筑物与邻近光谱相近的道路相互混淆的问题，而且可以检测同一幅影像中具有不同形状结构和光谱特性的建筑物目标，建筑物提取结果准确率高、鲁棒性好，能有效提取绝大多数高分辨率遥感图像下的各类建筑物目标，在地理信息系统和数字城市系统建设中具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN101594533A
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200910062929.6
申请日：2009-06-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于无人机序列图像的压缩方法，具体为：依据机载辅助数据，对无人机序列图像作智能动态编码帧组划分；在帧组内，分别对首帧和尾帧作各自到当前帧的高精度快速运动估计，获取数对匹配点，根据相应匹配关系，求得首帧与尾帧各自到当前帧的投影变换矩阵，进而获得预测图像及残差；同一帧组的首帧与其余帧的残差图像合并成单幅图像后，应用JPEG2000压缩，利用其全局优化截断算法获得高性能压缩结果。本发明综合考虑无人机序列图像特点，充分利用机载辅助信息和JPEG2000压缩算法的特性，具有算法复杂度低、压缩性能好、压缩码率可严格控制、硬件易于实现等特点。
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