公开(公告)号：CN104933671B

公开(公告)日：2018-05-25

申请号：CN201510271603.X

申请日：2015-05-25

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李永 ,  吴岳辛 ,  余杭 ,  乔伟 ,  荆晶 ,  金宏斌

IPC: G06T3/00

Abstract: 本发明提供一种图像颜色融合方法，包括：获取两幅图像A和B，得到图像A和B的重叠区域overlap_a和overlap_b，将图像A和B的重叠区域overlap_a和overlap_b分别划分为至少两个大小相等的区域，计算重叠区域overlap_a和overlap_b中各个区域像素点的像素平均值，将重叠区域overlap_a和overlap_b中各个区域像素点的像素平均值一一对应，建立映射查找表，通过映射查找表对图像A和B中任一幅图像中的所有像素点进行变换，得到重新着色后的图像A'或B'。本发明提供的图像颜色融合方法，能够在整个颜色空间上进行颜色融合，从而有效减少图像间颜色的差异。

公开(公告)号：CN104992431B

公开(公告)日：2018-02-27

申请号：CN201510345294.6

申请日：2015-06-19

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李永 ,  范春晓 ,  邹俊伟 ,  王林 ,  徐良鹏 ,  荆晶 ,  施翔

IPC: G06T7/30

Abstract: 本发明提供一种多光谱图像配准的方法及装置。本发明多光谱图像配准的方法，包括：获取待配准多光谱图像中多组相交的直线对的第一交点，以及获取参考多光谱图像中多组相交的直线对的第二交点；确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点；根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点，确定坐标变换参数；根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准。本发明提高了多光谱图像配准的准确度。

公开(公告)号：CN106952223A

公开(公告)日：2017-07-14

申请号：CN201710162160.X

申请日：2017-03-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李永 ,  刘杰 ,  魏丽君 ,  何欣 ,  徐良鹏

IPC: G06T3/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种图像配准方法及装置，其中，该图像配准方法可包括：根据预设的参考特征点对待配准图像进行仿射变换，得到仿射变换后的图像，采用自编码算法对参考图像和该仿射变换后的图像进行处理，得到图像特征，并根据该图像特征、预设的匹配图像数据和预设的不匹配图像数据，进行CNN训练，得到特征描述符，继而根据该特征描述符对该参考图像和该待配准图像进行图像配准。本发明可使得多光谱图像的配准精度较高，提高图像配准的效果。

公开(公告)号：CN106650831A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201710018581.5

申请日：2017-01-10

Applicant: 北京邮电大学 ,  波音(中国)投资有限公司

Inventor： 明悦 ,  李永 ,  范春晓 ,  张润清 ,  张雅姝 ,  尹文泽

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于特征融合的损伤检测方法及装置。本发明的基于特征融合的损伤检测方法，包括：提取待检测样本的多个基础特征，得到待检测样本的各基础特征对应的向量；根据待检测样本的各基础特征对应的向量和BP神经网络模型，采用BP神经网络分类器对待检测样本进行学习，得到待检测样本的损伤类型标签，其中，BP神经网络模型是BP神经网络分类器基于训练样本的损伤类型的标签和每个训练样本的多个基础特征得到的；根据待检测样本的损伤类型标签，确定待检测样本的损伤类型。本发明的基于特征融合的损伤检测方法及装置，可以快速准确检测不同的损伤类型，还可以对同时具有多种损伤类型的结构进行损伤类型的确定。

公开(公告)号：CN105654479A

公开(公告)日：2016-06-08

申请号：CN201511000876.7

申请日：2015-12-28

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李永 ,  吴岳辛 ,  范春晓 ,  张晓莹 ,  吴琼 ,  乔伟 ,  李扬 ,  徐良鹏

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明提供一种多光谱图像配准方法和装置，其中，多光谱图像配准方法包括：分别根据获取到的参考图像和待配准图像的特征点计算每个特征点对应的EOH描述符；根据EOH描述符计算参考图像的每个特征点和待配准图像的每个特征点之间的欧式距离；根据欧式距离进行参考图像中每个特征点与待配准图像中所有特征点的匹配以及待配准图像中每个特征点与参考图像中所有特征点的匹配，获得参考图像和待配准图像之间的特征点匹配对；根据特征点匹配对将参考图像与待配准图像进行图像配准。本发明提供的多光谱图像配准方法，通过参考图像和待配准图像中特征点的双向匹配，提高了图像配准的准确性。

公开(公告)号：CN104966283A

公开(公告)日：2015-10-07

申请号：CN201510266394.X

申请日：2015-05-22

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李永 ,  邹俊伟 ,  乔伟 ,  李扬 ,  陈晓阳 ,  吴岳辛 ,  金宏斌

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明提供一种图像分层配准方法，包括：分别获取参考图像对应的第一多层分辨率图像，和待配准的测试图像对应的第二多层分辨率图像；采用随机抽样一致RANSAC算法计算第一层图像的最优图像变换关系；采用所述第一层图像的最优图像变换关系剔除所述第一多层分辨率图像和所述第二多层分辨率图像中第二层图像的初始特征点匹配对中的错误特征点匹配对，采用RANSAC算法计算第二层图像的最优图像变换关系；以此类推，直至所述第一多层分辨率图像和所述第二多层分辨率图像的最后一层图像。本发明提供的图像分层配准方法，在保证图像配准技术准确性的同时，提高了图像配准技术的实时性。