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公开(公告)号：CN110070577B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910363058.5
申请日：2019-04-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于特征分布的视觉SLAM关键帧与特征点选取方法，涉及视觉同步定位与建图领域。具体来说，在视觉同步定位与建图时，本发明提供了一种关键帧与特征点的选取方法。当某帧图像的边缘部分有较多地图中未存储的范围时，将此帧定为关键帧。所选取的特征点应在某帧图像中尽量覆盖全图。本发明在不影响视觉同步定位与建图精度的同时，提高了跟踪稳定性，减少了关键帧、关键点数量，更符合工程应用需求。
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公开(公告)号：CN101702229A
公开(公告)日：2010-05-05
申请号：CN200910216159.6
申请日：2009-11-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种含认证水印和恢复水印的图像生成方法和恢复方法。其生成方法，包括以下步骤：S1.图像分解；S2.树结构的形成；S3.认证水印的嵌入；S4.恢复水印的嵌入；S5.图像生成。其恢复方法，包括以下步骤：T1.图像分解；T2.树结构的形成；T3.认证水印提取；T4.恢复水印提取；T5.认证水印差图的获取；T6.图像篡改区域定位精确度的提高；T7.图像篡改区域的恢复。本发明的有益效果是：本发明利用WBCT变换的多尺度和多方向特性，不再采用分块和LSB技术即可实现图像篡改区域的检测和恢复，克服了这两种技术带来的“伪认证”问题和精确度较低的问题。
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公开(公告)号：CN110070577A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910363058.5
申请日：2019-04-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于特征分布的视觉SLAM关键帧与特征点选取方法，涉及视觉同步定位与建图领域。具体来说，在视觉同步定位与建图时，本发明提供了一种关键帧与特征点的选取方法。当某帧图像的边缘部分有较多地图中未存储的范围时，将此帧定为关键帧。所选取的特征点应在某帧图像中尽量覆盖全图。本发明在不影响视觉同步定位与建图精度的同时，提高了跟踪稳定性，减少了关键帧、关键点数量，更符合工程应用需求。
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公开(公告)号：CN109062227A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811116097.7
申请日：2018-09-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0214
Abstract: 本发明属于机器人导航技术领域，具体涉及一种基于动态窗口的多曲线局部路径规划方法。本发明将局部路径分为多段，每一段使用一组参数，通过此方法可以拟合出更为复杂，适应性更强的路径。本发明解决了现有局部路径规划中，短路径预知性差，难以避开障碍物，长路径适应性差，狭窄场景容易失效的问题。
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公开(公告)号：CN101702229B
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN200910216159.6
申请日：2009-11-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种含认证水印和恢复水印的图像生成方法和恢复方法。其生成方法，包括以下步骤：S1.图像分解；S2.树结构的形成；S3.认证水印的嵌入；S4.恢复水印的嵌入；S5.图像生成。其恢复方法，包括以下步骤：T1.图像分解；T2.树结构的形成；T3.认证水印提取；T4.恢复水印提取；T5.认证水印差图的获取；T6.图像篡改区域定位精确度的提高；T7.图像篡改区域的恢复。本发明的有益效果是：本发明利用WBCT变换的多尺度和多方向特性，不再采用分块和LSB技术即可实现图像篡改区域的检测和恢复，克服了这两种技术带来的“伪认证”问题和精确度较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108133493B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810023067.5
申请日：2018-01-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于区域划分和渐变映射的异源图像配准优化方法，涉及异源图像处理技术领域，具体而言，本发明将待配准图像分为多个区域，每个区域分为交界渐变部分和核心部分，在待配准图像的变换过程中，交界渐变部分和核心部分分别采用不同的变换参数进行变换，最后得到配准后的图像。本发明解决了现有的异源图像融合技术中，如果维持使用一个参数进行整张图片的变换，难以避免成像波段、景物深度和镜头畸变的影响，导致配准后的图像存在细节误差的问题。
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公开(公告)号：CN108133493A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201810023067.5
申请日：2018-01-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于区域划分和渐变映射的异源图像配准优化方法，涉及异源图像处理技术领域，具体而言，本发明将待配准图像分为多个区域，每个区域分为交界渐变部分和核心部分，在待配准图像的变换过程中，交界渐变部分和核心部分分别采用不同的变换参数进行变换，最后得到配准后的图像。本发明解决了现有的异源图像融合技术中，如果维持使用一个参数进行整张图片的变换，难以避免成像波段、景物深度和镜头畸变的影响，导致配准后的图像存在细节误差的问题。
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公开(公告)号：CN108053380A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711341453.0
申请日：2017-12-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于HEES变换的图像近似方法，包括如下步骤：输入原始图像，分块，拟合椭圆参数，求过渡带参数及灰度参数，优化参数，四叉树修剪，存储参数并输出；本发明通过建立同心椭圆模型实现HEES(Homocentric Elliptical Extended Smoothlet)变换，过渡带中每个点的参数由过渡带内部的点到边缘曲线的距离决定，在求过渡带时，边缘曲线可以是椭圆的任意部分曲线,而不限定一定是半椭圆的曲线，平移后的曲线与平移前的曲线共中心，且长短轴的比值相同，实现对图像的表达，使得对图像的表达更为准确。
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公开(公告)号：CN107273868A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710505726.4
申请日：2017-06-28
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/342 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像中区分煤矿区煤堆和煤矸石区域的方法。具体为：首先对高分辨率遥感图像先进行区域分割，得到非规则对象；再利用决策树，对非规则对象依次进行水体区/非水体区、植被区/非植被区、居民区/非居民区、裸地/非裸地、煤矿区/非煤矿区的分类；然后利用LBP算子提取纹理特征从分类为煤矿区的非规则对象中区分出煤堆、煤矸石区域。本发明在结合决策树的基础上，逐层分类，为煤矿区提供一个初步的判决区域，利用K-T变换，有效的将煤矿区提取出来，并利用LBP纹理算子，对煤矿区中的煤堆和煤矸石区域进行有效的区分。
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