基于两级反射光消除网络和像素损失的反射光去除方法

    公开(公告)号:CN112634161B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202011573525.6

    申请日:2020-12-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于两级反射光消除网络和像素损失的反射光去除方法,首先设置两级反射光消除网络中生成器的一级子网络和二级子网络;然后设定两级反射光消除网络中生成器基于像素损失的损失函数;再设定两级反射光消除网络中鉴别器的损失函数;训练两级反射光消除网络直到两级反射光消除网络参数收敛得到训练好的两级反射光消除网络;最后用训练好的两级反射光消除网络对测试数据集进行图像反射光去除,输出图像反射光去除以后的透射图。本发明克服了现有技术中容易出现色彩失真和细节损失的缺点,使得本发明对反射图像的去除效果更加明显,并且不存在色彩失真。

    基于特征提取和权重系数参数更新的高光谱目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN112598069A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011573651.1

    申请日:2020-12-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于特征提取和权重系数参数更新的高光谱目标跟踪方法,首先利用基于多维缩放和主成分分析的联合光谱降维方法对原始高光谱图像序列进行降维处理;然后分别提取降维处理后得到的图像序列的四对特征,将四对特征进行融合;并将融合后的特征送入核相关滤波器,得到四个基于第一到第四个特征的弱响应图;并利用权重系数对弱响应图进行加权得到强响应图;将强响应图中最大值位置作为目标的位置;并对权重系数进行更新。本发明克服了现有技术中计算量大,实时性差的缺点,使得本发明提高了复杂背景下高光谱图像序列中目标跟踪的速度,并且当目标出现形变和遮挡时有较好跟踪效果。

    一种基于两级反射光消除网络的图像反射光去除方法

    公开(公告)号:CN112598598B

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202011573740.6

    申请日:2020-12-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于两级反射光消除网络的图像反射光去除方法,首先设置两级反射光消除网络中生成器的一级子网络和二级子网络;然后设定两级反射光消除网络中生成器的损失函数,由像素损失和感知损失两部分构成;再设定两级反射光消除网络中鉴别器的损失函数;训练两级反射光消除网络直到两级反射光消除网络参数收敛得到训练好的两级反射光消除网络;最后用训练好的两级反射光消除网络对测试数据集进行图像反射光去除,输出图像反射光去除以后的透射图。本发明克服了现有技术中容易出现色彩失真和细节损失的缺点,使得本发明对反射图像的去除效果更加明显,并且不存在色彩失真。(56)对比文件US 2018075581 A1,2018.03.15王青等.一种基于直接数字控制的Buck变换器的设计《.数字技术与应用》.2017,(第04期),全文.南栋等.一种基于稀疏系数匹配学习的图像去雾算法《.控制与决策》.2020,第35卷(第11期),全文.Taesik Go et al.Deep learning-basedhologram generation using a white lightsource《.Open Access》.2020,全文.

    基于两级反射光消除网络和像素损失的反射光去除方法

    公开(公告)号:CN112634161A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011573525.6

    申请日:2020-12-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于两级反射光消除网络和像素损失的反射光去除方法,首先设置两级反射光消除网络中生成器的一级子网络和二级子网络;然后设定两级反射光消除网络中生成器基于像素损失的损失函数;再设定两级反射光消除网络中鉴别器的损失函数;训练两级反射光消除网络直到两级反射光消除网络参数收敛得到训练好的两级反射光消除网络;最后用训练好的两级反射光消除网络对测试数据集进行图像反射光去除,输出图像反射光去除以后的透射图。本发明克服了现有技术中容易出现色彩失真和细节损失的缺点,使得本发明对反射图像的去除效果更加明显,并且不存在色彩失真。

    一种基于两级反射光消除网络的图像反射光去除方法

    公开(公告)号:CN112598598A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011573740.6

    申请日:2020-12-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于两级反射光消除网络的图像反射光去除方法,首先设置两级反射光消除网络中生成器的一级子网络和二级子网络;然后设定两级反射光消除网络中生成器的损失函数,由像素损失和感知损失两部分构成;再设定两级反射光消除网络中鉴别器的损失函数;训练两级反射光消除网络直到两级反射光消除网络参数收敛得到训练好的两级反射光消除网络;最后用训练好的两级反射光消除网络对测试数据集进行图像反射光去除,输出图像反射光去除以后的透射图。本发明克服了现有技术中容易出现色彩失真和细节损失的缺点,使得本发明对反射图像的去除效果更加明显,并且不存在色彩失真。

    基于特征提取和权重系数参数更新的高光谱目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN112598069B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202011573651.1

    申请日:2020-12-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于特征提取和权重系数参数更新的高光谱目标跟踪方法,首先利用基于多维缩放和主成分分析的联合光谱降维方法对原始高光谱图像序列进行降维处理;然后分别提取降维处理后得到的图像序列的四对特征,将四对特征进行融合;并将融合后的特征送入核相关滤波器,得到四个基于第一到第四个特征的弱响应图;并利用权重系数对弱响应图进行加权得到强响应图;将强响应图中最大值位置作为目标的位置;并对权重系数进行更新。本发明克服了现有技术中计算量大,实时性差的缺点,使得本发明提高了复杂背景下高光谱图像序列中目标跟踪的速度,并且当目标出现形变和遮挡时有较好跟踪效果。

    一种基于联合光谱降维和特征融合的高光谱目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN112598711A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011573891.1

    申请日:2020-12-25

    Abstract: 本发明提供了一种基于联合光谱降维和特征融合的高光谱目标跟踪方法,首先利用基于多维缩放和主成分分析的联合光谱降维方法对原始高光谱图像序列进行降维处理;然后分别提取降维处理后得到的图像序列的四对特征,将四对特征进行融合;并将融合后的特征送入核相关滤波器,得到四个基于第一到第四个特征的弱响应图;并利用权重系数对弱响应图进行加权得到强响应图;将强响应图中最大值位置作为目标的位置;并对基样本和权重系数的参数进行自适应更新。本发明克服了现有技术中计算量大,实时性差的缺点,使得本发明提高了复杂背景下高光谱图像序列中目标跟踪的速度,并且当目标出现形变和遮挡时有较好跟踪效果。

    基于近红外三光谱成像和距离的修正能见度估计方法

    公开(公告)号:CN113533222A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110884569.9

    申请日:2021-08-03

    Abstract: 本发明公开了基于近红外三光谱成像和距离的修正能见度估计方法,属于大气能见度检测技术领域,包括如下步骤:步骤一、利用近红外相机和三个近红外成像波段λ1、λ2和λ3对应的滤光片在雾天下对选定建筑物目标进行成像得到同一场景下不同波段成像的三幅近红外图像,分别为I(λ1,d)、I(λ2,d)和I(λ3,d);步骤二、推导雾天下基于近红外三光谱成像和距离的能见度估计公式,计算得到估计能见度V;步骤三、使用直线回归方程建立能见度修正公式,对后续得到的n对标准能见度Vt与估计能见度V,记作{(Vt1,V1),(Vt2,V2),...,(Vtn,Vn)},进行修正得到修正能见度Vx作为最终输出结果。本发明克服了现有技术中需要设置人工辅助黑体目标物、操作复杂的缺点,使得本发明能够直接测量雾天下能见度。

    一种近红外探测装置用快装支架

    公开(公告)号:CN213755316U

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN202023177240.9

    申请日:2020-12-25

    Abstract: 本实用新型公开了一种近红外探测装置用快装支架,包括收纳箱体和红外探测器本体,所述收纳箱体的顶部和前部敞开,且所述收纳箱体的顶部封闭固定有顶座,所述收纳箱体的前部通过铰链安装有能够翻转打开的箱门;所述顶座的顶部沿横向开设有配合槽,配合槽的底端面竖直开设有安装孔,所述安装孔同轴配合有锁定组件。本实用新型通过配合座与配合槽水平滑动配合和限位杆与限位孔竖向滑动配合的方式将红外探测器本体可拆卸的固定在顶座上,以此来实现红外探测器本体的快速安装布设,拆分时仅需将限位杆拉出限位孔后即可通过横移配合座脱出配合槽的方式将红外探测器本体取离送检维修,代替了加装螺钉的安装方式,拆装方式简单易实现。

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