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公开(公告)号：CN109409190A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201810954623.0
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于梯度直方图和Canny边缘检测器的行人检测方法，方法包括步骤：步骤1，对获取的图像一次进行图像灰度化、伽马校正、图像高斯滤波的处理；步骤2，利用Canny边缘检测器提取图像的边缘信息，计算图像中的梯度直方图信息，得到描述行人特征的特征向量；步骤3，利用包含人体头肩部分的正样本和不包含人体头肩部分的负样本训练支持向量机分类器；步骤4，利用训练得到的分类器对所有图像的局部窗口进行检测并判断窗口中是否存在人体头肩目标。
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公开(公告)号：CN107644456B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201710868499.1
申请日：2017-09-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光偏振特性的海底地形重建系统及方法。该系统包括激光产生模块、激光偏振信息采集模块、步进电机模块、GPS信号采集模块和信息处理模块；方法为：获取水下目标偏振信息和定位信息；根据海底典型目标的偏振特性的影响因素，整理现有的偏振特性数据，建立偏振特性数据库；建立交互式界面，完成对偏振特性数据库的管理，通过查询比对所测的海底目标偏振信息与偏振特性数据库保存的现有偏振特性数据，完成海底目标的识别与分类；对GPS二维位置信息和海底目标深度信息进行插值处理，绘制地形曲面，根据目标识别分类结果，为地形曲面赋予相应的纹理材质，还原水下场景。本发明能够真实还原水下场景，实现了海底地形的可视化。
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公开(公告)号：CN107833242A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711052743.3
申请日：2017-10-30
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06T7/251 , G06T7/254 , G06T2207/10016 , G06T2207/10048 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明提供了一种基于边缘信息和改进VIBE运动目标检测方法，首先对视频图像进行灰度化，对前K帧图像的每一个像素点建立初始化背景模型，同时提取图像边缘梯度信息，并利用三帧差分法获取可能的运动目标像素点，其次进行背景判断，然后根据当前像素点是否为边缘点确定是否更新背景模型，结合三帧差分法获取的目标像素点以及被连续判定为前景的次数和相似度进一步判断是否为前景，最后进行空洞填充后将运动目标进行显示。本发明能够抑制长时间静止目标会融入背景的问题。
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公开(公告)号：CN107808165A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710980664.2
申请日：2017-10-19
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06K9/6201 , G06K9/4604
Abstract: 本发明提供了一种基于SUSAN角点检测的红外图像匹配方法，包括以下步骤：读取待匹配图像I1和I2，提取自适应阈值T；采用圆形模板遍历扫描图像I1和图像I2，分别计算两张图像像素点(x0,y0)处的USAN面积、角点响应函数值，并采用重心原则抑制虚假角点且记录角点位置信息；选取相似测度NCC来进行粗略的角点匹配；用随机抽样一致性算法RANSAC对粗匹配点对进行筛选优化，得到更加精准的匹配点，完成图像匹配。
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公开(公告)号：CN108010047A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711183986.0
申请日：2017-11-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种结合样本一致性和局部二值模式的运动目标检测算法，对视频图像序列的每个像素点在每一帧图像中建立一个背景模型，对可见光视频序列第N帧图像以后的当前图像与前一帧图像作差分运算，并对差分运算后的图像进行灰度化和二值化，确定稳定背景点，提取目标前景。本发明通过漫水填充算法和连通域检测，有效填补大量空洞以及去除离散噪声，并提出稳定背景点概念，结合LBP(Local Binary Pattern，局部二值模式)对光照变化的鲁棒性特点，在光照发生突变的情况下准确判断出前景目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107644406A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710868505.3
申请日：2017-09-22
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的正交匹配追踪的图像去噪方法。该方法步骤如下：首先对图像进行数字化处理，将图像当中的每个像素视为一个原子；然后通过残差r与测量矩阵Φ中各个原子之间内积的绝对值，来计算相关系数，以此选出L个值，并将这L个值的索引值存入索引矩阵Am中，更新测量矩阵Φ，直到满足条件残差足够小，且最后求得的残差小于上一次的残差，根据得到的残差重建图像，实现去噪。本发明在进行信号采样的同时进行信号的稀疏编码，利用信号自身的稀疏性实现信号的稀疏分解和重建，保留了图像的细节特征，提高了去噪精度。
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公开(公告)号：CN107808165B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201710980664.2
申请日：2017-10-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于SUSAN角点检测的红外图像匹配方法，包括以下步骤：读取待匹配图像I1和I2，提取自适应阈值T；采用圆形模板遍历扫描图像I1和图像I2，分别计算两张图像像素点(x0,y0)处的USAN面积、角点响应函数值，并采用重心原则抑制虚假角点且记录角点位置信息；选取相似测度NCC来进行粗略的角点匹配；用随机抽样一致性算法RANSAC对粗匹配点对进行筛选优化，得到更加精准的匹配点，完成图像匹配。
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公开(公告)号：CN107862341A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711206911.X
申请日：2017-11-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/627
Abstract: 本发明提供了一种基于结构型Haar特征和Adaboost算法的车辆检测方法，包括以下步骤：构造车辆的结构型Haar特征并与基本Haar特征组成新增特征库，并利用该特征库提取样本特征值；采用Adaboost算法训练分类器，提取自适应分类阈值，得到最佳弱分类器；多次迭代训练多个弱分类器，加权平均成强分类器；训练多个强分类器，组成级联分类器；利用级联分类器进行车辆检测，并对初始检测结果进行灰度对称性验证，验证后的结果分类合并得到最终的检测结果。
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公开(公告)号：CN107644456A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710868499.1
申请日：2017-09-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光偏振特性的海底地形重建系统及方法。该系统包括激光产生模块、激光偏振信息采集模块、步进电机模块、GPS信号采集模块和信息处理模块；方法为：获取水下目标偏振信息和定位信息；根据海底典型目标的偏振特性的影响因素，整理现有的偏振特性数据，建立偏振特性数据库；建立交互式界面，完成对偏振特性数据库的管理，通过查询比对所测的海底目标偏振信息与偏振特性数据库保存的现有偏振特性数据，完成海底目标的识别与分类；对GPS二维位置信息和海底目标深度信息进行插值处理，绘制地形曲面，根据目标识别分类结果，为地形曲面赋予相应的纹理材质，还原水下场景。本发明能够真实还原水下场景，实现了海底地形的可视化。
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公开(公告)号：CN106971193A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201611033728.X
申请日：2016-11-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构型Haar和Adaboost的目标检测方法，包括如下步骤：先创建样本，得到正例样本向量描述文件和反例样本描述文件；然后构造结构型Haar特征，根据结构型Haar特征进行训练，得到弱分类器和强分类器；之后得到级联分类器，最后利用得到的级联分类器进行目标检测，得到最终的检测结果。本发明中所得到的目标检测结果不但能保证良好的检测精度，降低误检率，还有效地缩短了训练的时间，可以应用于智能交通检测、视频监控领域，以及图像识别、搜索等领域。
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