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公开(公告)号：CN109325959B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201811331318.2
申请日：2018-11-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出的一种基于Hough变换的红外图像细节提取方法，包括以下步骤：提取原始红外数字图像的压缩图像；使用Hough变换方法检测压缩图像中的曲线，提取压缩图像的边缘和细节图像。本发明利用了红外数字图像空间性强的特点，对红外数字图像进行了处理，将红外数字图像的边缘和细节识别出来，使原始图像中不能被观察到的边缘和细节也能够被识别出来，能够增强视觉效果。本发明能够检测红外数字图像的曲线，通过设定方程式和两个阈值，可同时将红外图像的边缘和细节提取出来，过程简单快速，准确度高，具有突破性意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109636740A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811345301.2
申请日：2018-11-13
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06T5/007 , G06T7/38 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明公开了一种红外图像多尺度智能化非均匀性校正方法，涉及图像探测与处理技术领域，红外图像中的非均匀性会导致图像质量和显示严重降低，基于场景的非均匀性校正已经成为处理非均匀性的一种非常有效的方法，本发明提出了一种采用时域投影的基于场景配准的非均匀性校正方法以及其在硬件设备上的具体实现。发明了一个新的投影估计量来计算相邻帧的相对位移，利用一个行和列向量来分别计算行、列方向的位移且不会降低精度。还发明了一种改进的增益系数校正方法，它是用校正过的偏移系数来校正增益系数。本发明具有精度高、收敛速度快、计算量小、存储量低等优点，并已在小体积、低功耗的单一核心的FPGA上实现。
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公开(公告)号：CN109598685B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201811417236.X
申请日：2018-11-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出的一种基于beeps滤波红外图像细节增强方法，包括以下步骤：将原始红外图像转换成14‑16bit的基础图像；使用beeps算法对基础图像进行滤波，提取出基频图像和细节图像；对基频图像和细节图像分别进行增强处理；将增强处理后的基频图像和细节图像进行结合，得到增强红外图像。本发明首次将beeps算法应用到红外图像细节处理上，克服了现有图像结合技术中会使局部像素突变或模糊的特点，很好增强了原始图像的细节，明显节省了计算效率，在时间上有数量级的提升，具有突破性意义。
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公开(公告)号：CN109636740B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201811345301.2
申请日：2018-11-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种红外图像多尺度智能化非均匀性校正方法，涉及图像探测与处理技术领域，红外图像中的非均匀性会导致图像质量和显示严重降低，基于场景的非均匀性校正已经成为处理非均匀性的一种非常有效的方法，本发明提出了一种采用时域投影的基于场景配准的非均匀性校正方法以及其在硬件设备上的具体实现。发明了一个新的投影估计量来计算相邻帧的相对位移，利用一个行和列向量来分别计算行、列方向的位移且不会降低精度。还发明了一种改进的增益系数校正方法，它是用校正过的偏移系数来校正增益系数。本发明具有精度高、收敛速度快、计算量小、存储量低等优点，并已在小体积、低功耗的单一核心的FPGA上实现。
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公开(公告)号：CN109598685A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811417236.X
申请日：2018-11-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出的一种基于beeps滤波红外图像细节增强方法，包括以下步骤：将原始红外图像转换成14-16bit的基础图像；使用beeps算法对基础图像进行滤波，提取出基频图像和细节图像；对基频图像和细节图像分别进行增强处理；将增强处理后的基频图像和细节图像进行结合，得到增强红外图像。本发明首次将beeps算法应用到红外图像细节处理上，克服了现有图像结合技术中会使局部像素突变或模糊的特点，很好增强了原始图像的细节，明显节省了计算效率，在时间上有数量级的提升，具有突破性意义。
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公开(公告)号：CN109325959A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811331318.2
申请日：2018-11-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出的一种基于Hough变换的红外图像细节提取方法，包括以下步骤：提取原始红外数字图像的压缩图像；使用Hough变换方法检测压缩图像中的曲线，提取压缩图像的边缘和细节图像。本发明利用了红外数字图像空间性强的特点，对红外数字图像进行了处理，将红外数字图像的边缘和细节识别出来，使原始图像中不能被观察到的边缘和细节也能够被识别出来，能够增强视觉效果。本发明能够检测红外数字图像的曲线，通过设定方程式和两个阈值，可同时将红外图像的边缘和细节提取出来，过程简单快速，准确度高，具有突破性意义。
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