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公开(公告)号：CN109631829A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811540596.9
申请日：2018-12-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01C3/00
CPC classification number: G01C3/00
Abstract: 本发明公开了一种自适应快速匹配的双目测距方法，包括以下步骤：首先利用双目相机采集待测目标的双目图像；之后从双目图像中自适应截取模板图像和搜索图像；接着采用分层筛选策略在搜索图像中快速匹配模板图像，获取像素级匹配坐标；然后将像素级匹配坐标周围区域内的像素点作为拟合点，对拟合点进行二次曲面拟合，求取曲面拟合函数的最大值，获得像素级匹配坐标对应的亚像素级匹配坐标；最后根据亚像素级匹配坐标和模板图像坐标求取视差，之后根据三角测量法求取被测目标的距离，完成测距。本发明通过自适应提取模板图像、限定搜索图像边界优化搜索范围、采用分层筛选策略提高搜索效率等提高了图像匹配精度，进而提高了测距精度。
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公开(公告)号：CN109631829B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201811540596.9
申请日：2018-12-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01C3/00
Abstract: 本发明公开了一种自适应快速匹配的双目测距方法，包括以下步骤：首先利用双目相机采集待测目标的双目图像；之后从双目图像中自适应截取模板图像和搜索图像；接着采用分层筛选策略在搜索图像中快速匹配模板图像，获取像素级匹配坐标；然后将像素级匹配坐标周围区域内的像素点作为拟合点，对拟合点进行二次曲面拟合，求取曲面拟合函数的最大值，获得像素级匹配坐标对应的亚像素级匹配坐标；最后根据亚像素级匹配坐标和模板图像坐标求取视差，之后根据三角测量法求取被测目标的距离，完成测距。本发明通过自适应提取模板图像、限定搜索图像边界优化搜索范围、采用分层筛选策略提高搜索效率等提高了图像匹配精度，进而提高了测距精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109377450B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810971999.2
申请日：2018-08-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种边缘保护的去噪方法，包括以下步骤：步骤1，根据图像中心像素与邻域像素的灰度域关联性，对输入图像进行像素分类，将像素分为图像均质区域或边缘区域像素、单点噪声像素、噪块区域像素三种类型；步骤2，对于3类不同属性的像素，采取多结构模板下的空间域、灰度域联合自适应滤波。
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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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公开(公告)号：CN109443097A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811362957.5
申请日：2018-11-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: F41H11/02
Abstract: 本发明公开了一种针对旋翼无人机的捕获装置及捕获方法。捕获装置由飞弹发射器和捕网式飞弹组成。飞弹发射器由枪体和瞄准系统组成。飞弹通过飞弹发射器内高压气瓶推动发射，弹道轨迹为近抛物线。捕获装置通过测量与无人机目标距离和角度，解算得到枪口上移角度和捕网延时释放时间，并将延时数据通过无线传输模块传递给捕网式飞弹。装定完成后，扣下扳机，发射捕网式飞弹。飞弹在飞行过程中依据延时数据，延时释放捕网，对目标进行捕获。采用本发明的方案能够实现对无人机目标的精确捕获。
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公开(公告)号：CN109377450A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201810971999.2
申请日：2018-08-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种边缘保护的去噪方法，包括以下步骤：步骤1，根据图像中心像素与邻域像素的灰度域关联性，对输入图像进行像素分类，将像素分为图像均质区域或边缘区域像素、单点噪声像素、噪块区域像素三种类型；步骤2，对于3类不同属性的像素，采取多结构模板下的空间域、灰度域联合自适应滤波。
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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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