公开(公告)号：CN109146807B

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN201810855152.8

申请日：2018-07-31

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 朱华生 ,  田伟 ,  杨金戈 ,  叶军 ,  吴朝明

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/40

Abstract: 本发明公开了一种交通视频中车辆的快速检测方法。本发明方法包括准备阶段和检测阶段；在准备阶段，获取所述交通视频的背景图像，并获取所述交通视频的阴影亮度降幅范围；在检测阶段，用待检图像帧点除背景图像，得到一幅新图像，并将该新图像中像素值在[1‑t,1+t]范围的像素标记为背景，t为取值范围在[0,0.3]的一个数值，将该新图像中像素值在所述阴影亮度降幅范围的像素标记为阴影，该新图像中的其余像素即为检测出的车辆目标图像。相比现有技术，本发明方法具有更低的算法复杂度和更好的实时性，同时提高了阴影检测的准确性。

公开(公告)号：CN108492252A

公开(公告)日：2018-09-04

申请号：CN201810229088.2

申请日：2018-03-20

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 朱华生 ,  邓承志 ,  张俊 ,  田伟 ,  车金星 ,  杨金戈

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明公开了一种基于二次重建的人脸图像超分辨率重建方法。本发明方法在基于学习的图像超分辨率重构方法基础上，对其重建结果进行二次重建，基于局部相似的原理，通过对邻域内相似图像块所组成矩阵进行SVD分解的方式进行二次重构，可有效消除高分辨率重建人脸图像的块效应问题，提高人脸图像超分辨率重建效果。本发明进一步对第一次超分辨率图像重建的方法进行了改进，在字典学习过程中获取高低分辨率转换矩阵，并利用高低分辨率转换矩阵来对高分辨率图像的稀疏表示系数进行优化，从而有效解决高低分辨率图像流形不一致的问题，进一步提高了方法的实用性和重建效果。相比现有技术，本发明具有更好的图像重建效果。

公开(公告)号：CN109146807A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810855152.8

申请日：2018-07-31

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 朱华生 ,  田伟 ,  杨金戈 ,  叶军 ,  吴朝明

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/40

CPC classification number: G06T5/006 ,  G06T5/40 ,  G06T2207/10016

Abstract: 本发明公开了一种交通视频中车辆的快速检测方法。本发明方法包括准备阶段和检测阶段；在准备阶段，获取所述交通视频的背景图像，并获取所述交通视频的阴影亮度降幅范围；在检测阶段，用待检图像帧点除背景图像，得到一幅新图像，并将该新图像中像素值在[1‑t,1+t]范围的像素标记为背景，t为取值范围在[0,0.3]的一个数值，将该新图像中像素值在所述阴影亮度降幅范围的像素标记为阴影，该新图像中的其余像素即为检测出的车辆目标图像。相比现有技术，本发明方法具有更低的算法复杂度和更好的实时性，同时提高了阴影检测的准确性。