-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116363135B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310637222.3
申请日：2023-06-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开基于高斯相似度的红外目标检测方法、装置、介质和设备，检测方法包括以下步骤：S1：获取待检测的热红外图像，得到灰度图像矩阵；S2：构建面核，并利用面核对灰度图像矩阵进行滤波，得到候选目标像素点集合；S3：将候选目标像素点集合映射至热红外图像中，对每个候选目标像素点构建纵向灰度分布向量和横向灰度分布向量；S4：构建得到高斯函数向量，基于高斯函数向量对每个候选目标像素点进行相似度分析，得到目标像素点集合；S5：基于目标像素点集合构建得到红外目标的检测图像。
-
公开(公告)号：CN116363135A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310637222.3
申请日：2023-06-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开基于高斯相似度的红外目标检测方法、装置、介质和设备，检测方法包括以下步骤：S1：获取待检测的热红外图像，得到灰度图像矩阵；S2：构建面核，并利用面核对灰度图像矩阵进行滤波，得到候选目标像素点集合；S3：将候选目标像素点集合映射至热红外图像中，对每个候选目标像素点构建纵向灰度分布向量和横向灰度分布向量；S4：构建得到高斯函数向量，基于高斯函数向量对每个候选目标像素点进行相似度分析，得到目标像素点集合；S5：基于目标像素点集合构建得到红外目标的检测图像。
-
公开(公告)号：CN116503746A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310780145.7
申请日：2023-06-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层嵌套非全映射U型网络的红外小目标检测方法，涉及目标检测和图像处理技术领域，包括以下步骤：步骤1、构建密集嵌套特征提取模型；步骤2、构建级联模型，计算通道空间注意模块特征映射；步骤3、对特征图进行通道维度的连接，重建图像的质量和细节；步骤4、计算全局鲁棒特征图，获取深层特征信息；步骤5、计算属于同一类像素的每一个目标的质心；步骤6、根据红外图像和重建图像得到目标检测图像；从而通过引入级联模型和计算全局鲁棒特征图来充分挖掘红外图像的邻域信息和空间信息的相关性，以提升红外图像目标检测的准确性，本发明的目标检测结果准确率为96.12%，相比现有技术具有更高的准确性。
-
公开(公告)号：CN117237618A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311521064.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本申请涉及一种高光谱图像异常检测方法。该方法包括：获取高光谱图像的像素点的高维光谱作为向量，构建马氏距离模型和局部马氏距离模型，采用马氏距离模型分析高光谱图像的每个像素点与均值向量的马氏距离，根据每个像素点与均值向量的马氏距离对像素点进行升序排序，获得新的图像矩阵，采用局部马氏距离模型，循环分析高光谱图像的每个像素点与其他像素点之间的马氏距离，并获得点集，对点集分析平均值，获得锚点集；以锚点集中每个锚点作为中心点，每个锚点与像素点距离最近的马氏距离为对应的局部半径，确定子区域，将高光谱图像中位于子区域以外的像素点，确定异常目标。提升了高光谱图像异常检测检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN116503746B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310780145.7
申请日：2023-06-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层嵌套非全映射U型网络的红外小目标检测方法，涉及目标检测和图像处理技术领域，包括以下步骤：步骤1、构建密集嵌套特征提取模型；步骤2、构建级联模型，计算通道空间注意模块特征映射；步骤3、对特征图进行通道维度的连接，重建图像的质量和细节；步骤4、计算全局鲁棒特征图，获取深层特征信息；步骤5、计算属于同一类像素的每一个目标的质心；步骤6、根据红外图像和重建图像得到目标检测图像；从而通过引入级联模型和计算全局鲁棒特征图来充分挖掘红外图像的邻域信息和空间信息的相关性，以提升红外图像目标检测的准确性，本发明的目标检测结果准确率为96.12%，相比现有技术具有更高的准确性。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.038 seconds)
