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公开(公告)号：CN110458064B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910699692.6
申请日：2019-07-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/50 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种结合数据驱动型和知识驱动型的低空目标检测与识别方法，包括以下步骤：采集低空目标图像，检测定位低空目标候选区域；提取低空目标模板的特征参数；对特征参数中的特征进行降维处理；提取低空目标候选区域目标的特征参数，结合低空目标模板的特征参数求取低空目标候选区域与低空目标模板的相似度，根据相似度选取某一低空目标候选区域作为低空目标检测与识别结果。本发明的方法计算量小、复杂度低、抗干扰能力强，能快速准确的识别检测多种低空目标，且虚警率低。
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公开(公告)号：CN109442240B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201811226348.7
申请日：2018-10-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种光谱可调模拟夜天光光谱的面光源，包括m个光源腔室、m个积分球、n根导光光纤、毛玻璃，光源腔室包括依次相连的LED组合光源、光阑、衰减片组，由n根导光光纤组成的面的进口端、出口端均通过一个积分球与其对应的光源腔室相连。LED组合光源，用于模拟星光与月光的光谱；光阑，用于调节LED组合光源发射光束的束径；衰减片组，用于对LED组合光源发射的光进行衰减；积分球，用于将衰减片组衰减后的光均匀地导入导光光纤；导光光纤，用于接收积分球发射出的光形成发光面并均匀射出；毛玻璃，用于使导光光纤发出的光均匀射出。本发明的面光源有效的提高了光谱拟合的精度，使得仿真环境更贴近于真实环境，效果良好，更利于飞行员长时间使用。
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公开(公告)号：CN110378355B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910581890.2
申请日：2019-06-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA硬件融合图像FAST特征点检测方法，包括：步骤S1，输入红外图像和可见光图像两路视频图像；步骤S2，分别对两路输入图像进行预处理；步骤S3，分别对两个输入图片建立高斯金字塔；步骤S4，对两个高斯金字塔建立高斯差分金字塔；步骤S5，按照一定的函数关系对拉普拉斯金字塔进行融合；步骤S6，对融合后的拉普拉斯金字塔图像中的每个像素进行FAST特征点检测；步骤S7：通过OLED显示模块输出图像。
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公开(公告)号：CN110363088B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910505535.7
申请日：2019-06-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的自适应皮肤炎症区域检测方法，包括以下步骤：采集人脸皮肤偏光图像；标记图像皮肤炎症区域中的若干像素点，对应的标签值为1，并记录像素点的坐标；标记图像正常皮肤区域中的若干像素点，对应的标签值为‑1，并记录像素点的坐标；遍历标记的像素点，提取每个像素点的局部差值、颜色空间和梯度特征；随机选取标记的若干像素点，由每个像素点对应的特征构建三个特征向量；将随机选择的像素点对应的坐标和三个特征向量作为训练样本数据，训练每个特征对应的向量机，获得炎症检测模型；利用炎症检测模型检测待测人脸皮肤偏光图像的炎症区域。本发明能实现对皮肤偏光图像的炎症区域检测提取，检测准确性高，且泛化能力强。
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公开(公告)号：CN109285183A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810976613.7
申请日：2018-08-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动区域图像清晰度的多模视频图像配准方法，包括以下步骤：首先分别获取可见光、红外视频序列中的运动目标区域模板分别为CCD'、IR；之后分别构建可见光、红外视频序列的匹配特征点集M、N；然后根据特征点集M、N，求取可见光、红外视频序列中的运动目标区域粗配准的最佳矩阵Hcp；接着通过运动目标区域粗配准的最佳矩阵Hcp对CCD'、IR进行配准，获得运动目标区域粗配准后的IR即IR'；然后通过求取IR'的全局清晰度，获取可见光视频序列、红外视频序列中的运动目标区域精配准的最佳矩阵Hjp；最后将IR经过Hjp变换后映射到CCD'上，获得最终的配准融合图像。本发明的方法可以获得最大的目标重合率，具有较高的配准精度，对于复杂背景和多目标的图像也具有很好的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109084959B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810569328.3
申请日：2018-06-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01M11/02
Abstract: 本发明公开了一种基于双目测距算法的光轴平行度校正方法，包括以下步骤：首先将待校正双路光学系统固定于调整台架上；然后采集特征目标在双路光学系统中的左、右视场图像；之后调节调整台架使得光学系统的两个光轴水平共面；之后再次采集特征目标在双路光学系统中的左、右视场图像；然后利用双目测距算法获取特征目标的实际水平视差；再对特征目标进行测距，并利用双目测距算法求取特征目标的理想水平视差；最后比较上述两种视差，若两者不等，对光学系统的光轴进行调整，直至两种视差一致，完成光学系统光轴平行度校正。本发明的方法对光学系统光轴平行度校正效果好，精度高，能有效提高多轴光学系统的光轴平行度，且提高光轴校准的便捷性。
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公开(公告)号：CN110458064A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910699692.6
申请日：2019-07-31
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种结合数据驱动型和知识驱动型的低空目标检测与识别方法，包括以下步骤：采集低空目标图像，检测定位低空目标候选区域；提取低空目标模板的特征参数；对特征参数中的特征进行降维处理；提取低空目标候选区域目标的特征参数，结合低空目标模板的特征参数求取低空目标候选区域与低空目标模板的相似度，根据相似度选取某一低空目标候选区域作为低空目标检测与识别结果。本发明的方法计算量小、复杂度低、抗干扰能力强，能快速准确的识别检测多种低空目标，且虚警率低。
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公开(公告)号：CN110378355A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910581890.2
申请日：2019-06-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA硬件融合图像FAST特征点检测方法，包括：步骤S1，输入红外图像和可见光图像两路视频图像；步骤S2，分别对两路输入图像进行预处理；步骤S3，分别对两个输入图片建立高斯金字塔；步骤S4，对两个高斯金字塔建立高斯差分金字塔；步骤S5，按照一定的函数关系对拉普拉斯金字塔进行融合；步骤S6，对融合后的拉普拉斯金字塔图像中的每个像素进行FAST特征点检测；步骤S7：通过OLED显示模块输出图像。
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公开(公告)号：CN110363088A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910505535.7
申请日：2019-06-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的自适应皮肤炎症区域检测方法，包括以下步骤：采集人脸皮肤偏光图像；标记图像皮肤炎症区域中的若干像素点，对应的标签值为1，并记录像素点的坐标；标记图像正常皮肤区域中的若干像素点，对应的标签值为-1，并记录像素点的坐标；遍历标记的像素点，提取每个像素点的局部差值、颜色空间和梯度特征；随机选取标记的若干像素点，由每个像素点对应的特征构建三个特征向量；将随机选择的像素点对应的坐标和三个特征向量作为训练样本数据，训练每个特征对应的向量机，获得炎症检测模型；利用炎症检测模型检测待测人脸皮肤偏光图像的炎症区域。本发明能实现对皮肤偏光图像的炎症区域检测提取，检测准确性高，且泛化能力强。
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公开(公告)号：CN109285183B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810976613.7
申请日：2018-08-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动区域图像清晰度的多模视频图像配准方法，包括以下步骤：首先分别获取可见光、红外视频序列中的运动目标区域模板分别为CCD'、IR；之后分别构建可见光、红外视频序列的匹配特征点集M、N；然后根据特征点集M、N，求取可见光、红外视频序列中的运动目标区域粗配准的最佳矩阵Hcp；接着通过运动目标区域粗配准的最佳矩阵Hcp对CCD'、IR进行配准，获得运动目标区域粗配准后的IR即IR'；然后通过求取IR'的全局清晰度，获取可见光视频序列、红外视频序列中的运动目标区域精配准的最佳矩阵Hjp；最后将IR经过Hjp变换后映射到CCD'上，获得最终的配准融合图像。本发明的方法可以获得最大的目标重合率，具有较高的配准精度，对于复杂背景和多目标的图像也具有很好的鲁棒性。
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