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公开(公告)号：CN108681710A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810471040.2
申请日：2018-05-16
Abstract: 本发明提供了一种基于宽波段‑高光谱红外图像融合方法的海天背景下舰船识别方法及装置，涉及物体识别的技术领域，该物体识别方法包括：获取第一图像和第二图像，其中，第一图像和第二图像是待识别景象在空间上配准后的高光谱红外图像和宽波段红外图像；从第一图像中提取高光谱红外图像的光谱特征，并从第二图像中提取宽波段红外图像的红外特征；基于D‑S证据推理方法对光谱特征和红外特征进行融合，得到待识别景象的第一识别结果。本发明缓解了现有舰船检测技术无法快速获得高精度识别结果的技术问题。
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公开(公告)号：CN108447031A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810167640.X
申请日：2018-02-28
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/20 , G06T7/13 , G06T2207/10048 , G06T2207/20004
Abstract: 本申请公开了一种红外图像热背景噪声校正的方法，包括步骤：FPGA红外图像增强系统中输入红外图像，获取红外图像的灰度值数据；将所述红外图像存储于第一存储器中，去除丘状辐射噪声，其中通过标定的方式进行丘状辐射噪声校正；将去除后的红外图像存储于第二存储器中，同时第一存储器存储下一幅红外图像，进行下一幅红外图像的丘状辐射校正；在第二存储器中进行高斯噪声滤波校正；在第三存储器中采用自适应积分时间调节法对高斯噪声滤波校正后的红外图像进行校正，自动选取合适的积分时间，反馈到红外探测器系统、校正过强的热背景辐射。本发明进行并行计算，实现这三步的流水操作，大大缩短了图像处理的时间，提高了红外图像处理的速度。
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公开(公告)号：CN108681710B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201810471040.2
申请日：2018-05-16
Abstract: 本发明提供了一种基于宽波段‑高光谱红外图像融合方法的海天背景下舰船识别方法及装置，涉及物体识别的技术领域，该物体识别方法包括：获取第一图像和第二图像，其中，第一图像和第二图像是待识别景象在空间上配准后的高光谱红外图像和宽波段红外图像；从第一图像中提取高光谱红外图像的光谱特征，并从第二图像中提取宽波段红外图像的红外特征；基于D‑S证据推理方法对光谱特征和红外特征进行融合，得到待识别景象的第一识别结果。本发明缓解了现有舰船检测技术无法快速获得高精度识别结果的技术问题。
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公开(公告)号：CN109490867A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811590289.1
申请日：2018-12-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本申请公开了一种水面目标偏振遥感探测能力评价方法，包括步骤：通过偏振成像系统获取水面目标与背景的偏振图像数据；对所述水面目标和背景的偏振图像数据进行向量分析；建立目标与背景探测器平面偏振对比度模型；对所述水面目标反射光与所述背景反射光的偏振探测对比度进行离差标准化；获取最佳检偏角。本发明充分考虑了光学遥感检偏器的偏振片在一定检偏角情况下得到目标与背景透过检偏器后的对比情况，按照本发明的评价方法得到的最佳检偏角可以为光学遥感偏振探测器检偏角的确定提供依据。本发明离差标准化后的目标与背景探测器平面偏振对比度模型是非负且归一化的，易于统一评价标准，增加了评价指标的可理解性，具有更广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN111553860B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010356718.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种水色遥感影像的深度学习非邻域均值化处理方法及系统，涉及图像处理技术领域，该方法包括：采集待处理的含噪卫星水色图像；向预设的深度卷积神经网络框架的非局部均值模型输入待处理的原始图像；采用预设的深度卷积神经网络框架的非局部均值模型的N个卷积层中的卷积核对输入的原始图像进行处理，输出网络学习后的与原始图像对应的噪声图像；对噪声图像和原始图像进行叠加处理，得到去噪后的图像。该系统包括：采集模块、计算模块、处理模块一、处理模块二、处理模块三、处理模块四、处理模块五和输出模块。本发明在深度卷积网络模型的基础上，增加非局部均值模块，能够有效的消除随机噪声。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110060209B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910347605.0
申请日：2019-04-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于姿态信息约束的MAP‑MRF超分辨率图像重建方法，包括以下步骤：S1,建模与计算；S2，提取图像特征点；S3，建立图像序列的MAP‑MRF模型；S4，重建超分辨率：利用迭代重加权最小二乘方法进行模糊核估计，利用置信传播算法求解MRF最优解，完成超分辨率重建。本发明方法与传统超分辨率图像重建方法相比，增加了姿态信息约束，在图像之外提供了非冗余时空信息；采用MAP‑MRF模型更符合实际图像序列成像模型，可有效避免先验模型失配导致的误差，重建出的高分辨率图像更清晰，细节信息更突出，能有效的抑制噪声放大和改良观测矩阵奇异性问题。
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公开(公告)号：CN111464755B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202010311683.8
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种星载相机短曝光图像序列信噪比实时处理方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括：采集多帧连续短曝光图像；采集与多帧连续短曝光图像拍摄时间内对应的多个卫星姿态数据；对卫星姿态数据进行插值运算，得到与多帧连续短曝光图像一一对应的卫星姿态数据；对经过插值运算后的卫星姿态数据进行姿态运算，得到与插值运算后的姿态数据一一对应的多帧连续短曝光图像的矫正数据；对与矫正数据一一对应的多帧连续短曝光图像上的像素进行像素地址映射计算，并读取像素地址数据，得到增强后的图像数据；将增强后的图像数据进行应用；清空存储器中的数据。本发明通过星载FPGA获取增强后的图像数据，能够提高图像对比度，消除随机噪声。
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公开(公告)号：CN108717689B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810471187.1
申请日：2018-05-16
Abstract: 本发明提供应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法及装置，涉及舰船检测技术领域，该方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像和第二图像分别是待检测景象的中波红外图像和长波红外图像；将第一图像和第二图像分别采用小波‑Contourlet变换得到两个图像组，图像组中包括第一图像或第二图像的多尺度多方向四层分解图像；在两个图像组中的同一层分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层；重构四个融合图像层得到待检测景象的拍摄图像。中长波红外图像的融合增强捕获待检测景象的实时性和机动性，缓解现有舰船检测技术实时性和机动性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN111464755A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010311683.8
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种星载相机短曝光图像序列信噪比实时处理方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括：采集多帧连续短曝光图像；采集与多帧连续短曝光图像拍摄时间内对应的多个卫星姿态数据；对卫星姿态数据进行插值运算，得到与多帧连续短曝光图像一一对应的卫星姿态数据；对经过插值运算后的卫星姿态数据进行姿态运算，得到与插值运算后的姿态数据一一对应的多帧连续短曝光图像的矫正数据；对与矫正数据一一对应的多帧连续短曝光图像上的像素进行像素地址映射计算，并读取像素地址数据，得到增强后的图像数据；将增强后的图像数据进行应用；清空存储器中的数据。本发明通过星载FPGA获取增强后的图像数据，能够提高图像对比度，消除随机噪声。
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公开(公告)号：CN108717689A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810471187.1
申请日：2018-05-16
Abstract: 本发明提供应用于海天背景下舰船检测领域的中长波红外图像融合方法及装置，涉及舰船检测技术领域，该方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像和第二图像分别是待检测景象的中波红外图像和长波红外图像；将第一图像和第二图像分别采用小波-Contourlet变换得到两个图像组，图像组中包括第一图像或第二图像的多尺度多方向四层分解图像；在两个图像组中的同一层分解图像上利用PCNN全局耦合性质和同步脉冲发放特性，并结合结构相似度算子进行融合，得到四个融合图像层；重构四个融合图像层得到待检测景象的拍摄图像。中长波红外图像的融合增强捕获待检测景象的实时性和机动性，缓解现有舰船检测技术实时性和机动性较差的技术问题。
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