公开(公告)号：CN104978745B

公开(公告)日：2017-07-07

申请号：CN201510359498.5

申请日：2015-06-25

Applicant: 中北大学

Inventor： 杨风暴 ,  张雷 ,  刘冰清 ,  李大威 ,  王肖霞 ,  董安然 ,  蔺素珍

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/155

Abstract: 本发明属于图像变化检测技术领域，具体涉及一种高分辨率可见光图像目标变化检测方法。本发明主要解决现有方法直接对全局进行检测导致目标误检率高的问题。本发明高分辨率可见光图像目标变化检测方法包括以下步骤：(1)：输入图像I1和图像I2；(2)：对图像I1、I2处理得到结构图像I′1、I′2；(3)：将图像I1、I2、I′1、I′2分为方形块；(4)：计算I′1、I′2分块后相同位置间的熵值差；(5)：计算I1、I2分块后相同位置间的结构相似度；(6)：将熵值差和结构相似度分别按各自的判断条件判定，确定出存在变化目标的图像块；(7)：计算图像块的对数比差异图与均值比差异图，并将两幅图融合获得融合差异图；(8)：将融合差异图处理得到最终变化目标图像；(9)：保存并输出。

公开(公告)号：CN105574874B

公开(公告)日：2018-09-25

申请号：CN201510952142.2

申请日：2015-12-18

Applicant: 中北大学

Inventor： 杨风暴 ,  王建萍 ,  刘冰清 ,  郎文杰 ,  吉琳娜 ,  李亦军 ,  闫仕侬

IPC: G06T7/00

Abstract: 一种序列图像变化检测的伪变化目标去除方法，本发明属于序列图像变化检测技术领域，目的是解决现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息且伪变化目标排除率低的技术问题，本发明采用的技术方案为：首先将序列图像中具有伪变化目标的第一帧作为样本进行分块并计算各块的特征；然后对各特征进行矢量分析，训练出用于伪目标去除的双向圆锥形决策规则进行决策，最后利用帧间变化对该规则进行自适应递推。本发明解决了现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息，不适用于目标较少或目标类型不统一甚至类型未知的情况，且伪变化目标排除率低的技术问题，并提出了一种双向圆锥三维矢量分析的伪目标去除方法。

公开(公告)号：CN104978745A

公开(公告)日：2015-10-14

申请号：CN201510359498.5

申请日：2015-06-25

Applicant: 中北大学

Inventor： 杨风暴 ,  张雷 ,  刘冰清 ,  李大威 ,  王肖霞 ,  董安然 ,  蔺素珍

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06T7/0002 ,  G06T2207/20021 ,  G06T2207/20221

Abstract: 本发明属于图像变化检测技术领域，具体涉及一种高分辨率可见光图像目标变化检测方法。本发明主要解决现有方法直接对全局进行检测导致目标误检率高的问题。本发明高分辨率可见光图像目标变化检测方法包括以下步骤：(1)：输入图像I1和图像I2；(2)：对图像I1、I2处理得到结构图像I′1、I′2；(3)：将图像I1、I2、I′1、I′2分为方形块；(4)：计算I′1、I′2分块后相同位置间的熵值差；(5)：计算I1、I2分块后相同位置间的结构相似度；(6)：将熵值差和结构相似度分别按各自的判断条件判定，确定出存在变化目标的图像块；(7)：计算图像块的对数比差异图与均值比差异图，并将两幅图融合获得融合差异图；(8)：将融合差异图处理得到最终变化目标图像；(9)：保存并输出。

公开(公告)号：CN105574874A

公开(公告)日：2016-05-11

申请号：CN201510952142.2

申请日：2015-12-18

Applicant: 中北大学

Inventor： 杨风暴 ,  王建萍 ,  刘冰清 ,  郎文杰 ,  吉琳娜 ,  李亦军 ,  闫仕侬

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06T7/0002 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20224

Abstract: 一种序列图像变化检测的伪变化目标去除方法，本发明属于序列图像变化检测技术领域，目的是解决现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息且伪变化目标排除率低的技术问题，本发明采用的技术方案为：首先将序列图像中具有伪变化目标的第一帧作为样本进行分块并计算各块的特征；然后对各特征进行矢量分析，训练出用于伪目标去除的双向圆锥形决策规则进行决策，最后利用帧间变化对该规则进行自适应递推。本发明解决了现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息，不适用于目标较少或目标类型不统一甚至类型未知的情况，且伪变化目标排除率低的技术问题，并提出了一种双向圆锥三维矢量分析的伪目标去除方法。

公开(公告)号：CN104809733A

公开(公告)日：2015-07-29

申请号：CN201510232234.3

申请日：2015-05-08

Applicant: 中北大学

Inventor： 杨风暴 ,  王伟 ,  刘英杰 ,  吉琳娜 ,  陈燕 ,  刘冰清

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06T2207/10004 ,  G06T2207/20182

Abstract: 本发明公开了一种古建墙壁受污题记文字图像边缘提取方法，属于古建数字化修复领域。该方法首先对采集图像进行全变分去噪和多尺度视网膜增强处理；然后，构造增强图像的阴影-遮挡准不变量，消除污染和背景产生的伪边缘，并用gabor滤波器对其进行空间平均，建立颜色结构张量，结合Canny算法进行边缘提取；最后，通过数学形态学方法和邻域搜索算法对边缘图像进行处理，滤除杂边，连接文字边缘，得到题记文字边缘图像。该方法能有效的识别和消除污染造成的伪边缘和不连续边缘，很好的提取出题记文字边缘。本发明主要用于(但不限于)古建墙壁受污题记文字的边缘提取。