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公开(公告)号：CN104501720B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201410814206.8
申请日：2014-12-24
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种非接触式物体大小及距离图像测量仪，包括可变焦距镜头、CCD图像传感器、激光光源、DSP图像处理板卡、微型触摸显示器、电源模块、仪器面板和便携式仪器外壳等模块。测量仪首先获取待测量物体的图像，然后对待处理的图像进行去噪增强、插值超分辨处理，再进行光斑检测与像素标定；用户选定测量物体之后，系统对测量物体进行分割，然后计算物体大小和物体相互之间的距离；仪器同时可测量任意两点之间的距离；测量结果最终送显示器标注显示。本发明的测量仪的激光光源配置灵活，像素标定简易、物体大小及距离计算准确；制造难度低、便于携带、测量准确、测量效率高、适用范围广。
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公开(公告)号：CN103606220A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310669229.X
申请日：2013-12-10
Applicant: 江苏国光信息产业股份有限公司 , 河海大学常州校区
IPC: G07D7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于白光图像及红外图像的支票印刷体数字识别系统，包括用于获取图像的图像采集设备；对获取的图像进行处理的高速处理模块，高速处理模块包括倾斜校正模块和数字印刷体识别模块；以及对处理结果进行显示的显示模块。利用图像采集设备，对待测支票进行扫描，采集支票在白光与红外光下所拍摄的两幅图像；利用倾斜校正模块对得到的两幅图像进行倾斜校正，在倾斜校正后图像的基础上利用数字印刷体识别模块进行数字印刷体的识别处理；将校正后的图像以及数字识别结果传输到显示设备进行显示。本发明的倾斜校正算法和印刷体数字字符的定位、分割、识别算法根据支票图像自身特性具有准确性高、实时性好、鲁棒性强的特点。
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公开(公告)号：CN103347171A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310263481.0
申请日：2013-06-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP的雾天视频处理系统及方法，处理系统由用于视频监控的拍摄传输模块、对拍摄的视频进行去雾处理的高速DSP处理模块、以及对去雾后视频进行显示的显示模块三个部分组成。由两块DSP进行控制与计算，一块用于摄像头的驱动、拍摄以及显示器的驱动与显示；一块用于实现本发明的去雾算法。本发明采用一种改进的暗通道去雾算法，去雾算法代码采用C语言实现，通过对传输函数的计算优化，并对代码中的对数运算采用查表法、优化代码映射等途径来达到视频去雾的实时性。
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公开(公告)号：CN103295204A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310247461.4
申请日：2013-06-20
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像自适应增强方法。通过对输入的原始图像首先进行直方图均衡化，然后对原图和直方图均衡化后的图像分别进行NSCT变换，得到低频子带系数和各高频方向子带系数，对低频子带的处理，采用将原图的低频子带系数直方图映射到直方图均衡化后图像的低频系数直方图上，对各个高频子带去除噪声后，再将原图的各个高频子带的系数直方图映射到直方图均衡化后图像的对应高频系数直方图上。最后进行NSCT反变换，得到增强后的最终图像。本发明在抑制噪声的同时，突出了图像的边缘细节，增强了对比度，并具有自适应的优点，方便计算机处理，无需手工调节参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102445456B
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201110300150.0
申请日：2011-10-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明提供了一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置及其检测方法，包括产品传输模块、高速DSP机器视觉模块和控制执行模块，由CCD相机进行拍摄并被传送至高速DSP机器视觉系统中对鸡蛋的裂纹、形状、新鲜度进行无损检测，然后检测结果信号通过PCI接口传送至控制执行模块，将不合格的鸡蛋从生产线上剔除。本发明解决了现有技术中鸡蛋检测实时性差，效率低下的问题，使用基于DSP的图像获取和处理模块进行图像获取和图像处理，提高了图像获取和处理的速度和稳定性。当检测出不合格产品后，能使用工控机来控制电机对不合格产品进行剔除，提高了系统的自动化水平，降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN102142136B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201110052542.X
申请日：2011-03-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 一种基于神经网络的声纳图像的超分辨率重建方法，对待超分辨率重建的声纳图像r进行超分辨率重建，包括以下步骤：对一幅高分辨率声纳图像和4幅降质样本图像，先进行非下采样轮廓波分解，再进行神经网络训练；对待超分辨率重建的声纳图像r，先进行立方插值，将插值后图像作为高分辨率的低通子带系数；对声纳图像r再进行非下采样轮廓波分解，然后将待超分辨率重建的声纳图像r的各带通方向子带系数输入训练好的神经网络得到高分辨率的各带通方向子带系数，最后进行非下采样轮廓波逆变换，得到超分辨率重建的声纳图像R。本发明超分辨率重建的声纳图像具有更好的边缘、细节保持效果，目视效果更好，有利于海底勘测和后续水下目标定位识别等处理。
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公开(公告)号：CN101980287B
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201010561492.3
申请日：2010-11-28
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种采用非下采样轮廓波变换的图像边缘检测方法，对输入的含噪图像进行NSCT分解为低频系数和高频系数、对低频系数矩阵和各方向子带系数矩阵进行多方向微动得到多幅微动调制图像、将各微动调制图像与原子带图像相减以得到多幅微动变化图像、引入视觉竞争机制取模极大值进行竞争以得到强化的各子带边缘图、设置合适的阈值去除各子带边缘图中的噪声、对低频子带粗边缘图及同一尺度内各方向子带边缘叠加得到的各尺度粗边缘图进行中心细化以得到低频子带细边缘图及各尺度细边缘图，取或运算融合低频子带细边缘图与各尺度细边缘图，得到最终的融合边缘图。本发明提供的方法噪声适应性好，边缘检测完整且定位准确。
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公开(公告)号：CN101609549B
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN200910181634.0
申请日：2009-07-24
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种智能信息处理技术领域中的视频模糊图像的多尺度几何分析超分辨处理方法，用监控录像获取单帧模糊图像或多帧模糊图像，对输入模糊图像进行NSCT分解为低频系数和高频系数、采用NSCT域HMT模型进行模糊图像去噪、采用视觉侧抑制网络进行边缘细节的增强、采用HyperBF神经网络模型对低频系数和高频系数两部分的子带图像进行非线性插值、对经过处理的NSCT分解系数进行NSCT重构、引入多尺度Retinex算法进行符合人眼视觉感知的图像对比度调节。多帧模糊图像的处理分基于MGT域的图像融合的方法和基于MGT域非均匀插值的方法。本发明在不改变传统视频监控成像系统硬件情况下，能对视频图像中常见的噪声进行有效抑制，进一步提高模糊图像的分辨率和清晰度。
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公开(公告)号：CN110610503A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910773369.9
申请日：2019-08-21
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于立体匹配的电力刀闸三维信息恢复方法，通过对采集的双目立体图像进行立体匹配得到刀闸二维视差图，之后结合双目立体视觉原理，恢复刀闸图像的三维空间信息；所述的立体匹配包括构建匹配代价计算函数和加权水平树结构，在此基础上结合边缘检测进行代价聚集，之后通过视差计算和视差精化得到二维视差图。采用本发明的方法可以有效地提高刀闸匹配的准确率和效率，获得更加精确的刀闸视差图和三维坐标信息。
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