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公开(公告)号：CN117934568A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410096391.5
申请日：2024-01-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度局部显著主方向特征的跨模态图像配准方法,对待配准的两个原始图像进行预处理，分别得到每个原始图像对应的配准用图像；建立配准用图像的尺度空间金字塔；提取尺度空间金字塔中分辨率最高的尺度空间图像中的基准Shi‑Tomasi角点作为特征点；计算尺度空间金字塔中每层的层图像的PMOM；设计GGLOH特征描述符，根据PMOM确定特征点在所属的尺度空间金字塔中每层的层图像中的该特征描述符；基于GGLOH特征描述符，对两个配准用图像中的层图像进行逐一匹配，得到相匹配的特征点对数量最高的目标层图像匹配对；根据目标层图像匹配对中相匹配的特征点对的坐标关系，对两个配准用图像进行空间配准。本发明具有完整的处理流程，无需人工干预。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112017221A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010879061.5
申请日：2020-08-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于尺度空间的多模态图像配准方法、装置和设备，通过对待配准的两个原始图像进行预处理，分别得到每个原始图像对应的配准用图像；提取尺度空间金字塔中分辨率最高的尺度空间图像中的基准Harris角点作为特征点；确定特征点在每层尺度空间图像中的PIIFD特征描述符；根据PIIFD特征描述符，得到相匹配的特征点对数量最高的目标层图像匹配对；根据目标层图像匹配对中相匹配的特征点对的坐标关系，对两个配准用图像进行空间配准，实现了多模态图像的配准，能够适应可见光、红外、多光谱、高光谱、雷达等多种类型数据图像，图像的配准精度高、稳定性好，能够有效提高图像配准效率。
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公开(公告)号：CN119722737A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411770100.2
申请日：2024-12-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互补相关滤波器的红外动平台小目标跟踪方法，属于遥感视频目标智能处理领域，包括：S1、基于互补相关滤波器计算出目标的位置响应图，并判断是否发生了遮挡，若目标未发生遮挡，则采用响应值最大的位置作为目标的位置；否则，进行后续步骤；S2、采用一种多策略联合的图像匹配的方法对前后两帧图像进行配准；S3、采用帧间差分法进行运动目标检测，得到运动目标集合；S4、采用卡尔曼滤波器预测目标的运动状态，将运动目标集合中与卡尔曼滤波预测位置距离最近的目标，作为最终的目标；本发明提出的互补相关滤波器在运动平台下具备较强的小目标跟踪与抗遮挡能力，可有效提升红外小目标跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN112017221B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202010879061.5
申请日：2020-08-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于尺度空间的多模态图像配准方法、装置和设备，通过对待配准的两个原始图像进行预处理，分别得到每个原始图像对应的配准用图像；提取尺度空间金字塔中分辨率最高的尺度空间图像中的基准Harris角点作为特征点；确定特征点在每层尺度空间图像中的PIIFD特征描述符；根据PIIFD特征描述符，得到相匹配的特征点对数量最高的目标层图像匹配对；根据目标层图像匹配对中相匹配的特征点对的坐标关系，对两个配准用图像进行空间配准，实现了多模态图像的配准，能够适应可见光、红外、多光谱、高光谱、雷达等多种类型数据图像，图像的配准精度高、稳定性好，能够有效提高图像配准效率。
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公开(公告)号：CN119832282A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411890857.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/771 , G06V10/764 , G06T7/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了航天器交会对接光学辅助手段的神经网络影像匹配方法，包括以下步骤：步骤S1：数据采集与图像预处理，得到采集后的数据以及预处理后的图像；步骤S2：根据CtIFT算法，对采集后的数据以及预处理后的图像进行特征匹配，得到像素级的高精度匹配点集合并输出；步骤S3：通过高精度匹配点集合计算图像间的空间关系，并进一步估算航天器的相对位姿并输出；解决了传统方法和部分基于注意力机制的深度学习方法对低纹理区域的特征匹配能力有限，无法适应航天器对接过程中的视角和光照变化等复杂情况的问题。
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公开(公告)号：CN119729211A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411829206.5
申请日：2024-12-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重策略融合的通用型视频稳像方法，解决复杂动态场景下的视频抖动问题。结合多种算法，以提高系统的适应性和鲁棒性，广泛适用于不同类型的摄像设备和视频场景。在运动估计环节，采用了nR‑AKAZE特征匹配算法，能够迅速检测视频帧中的特征点，并生成稳健描述符。随后，通过相位相关方法进行傅里叶变换，实现精细的平移量估算，确保高精度的运动检测。运动补偿阶段引入基于参数滤波的改进方法，使用高斯滤波器对全局运动矢量进行平滑处理，从而减少无意运动的影响，避免误差累积。此外，在生成稳像视频帧时通过图像矫正和零值填补技术，确保了视觉效果的连贯性和平滑过渡。整体提供了一种高效、精准的实时视频稳像处理解决方案。
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