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公开(公告)号：CN109886980B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201910159588.8
申请日：2019-03-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域强度纹理编码的红外图像卷云检测方法，涉及红外图像处理技术领域，本发明首先创建滑动窗口遍历红外图像像素点，使用邻域强度编码的方法对红外图像进行纹理编码，生成纹理图像，再基于局域概率分布大致确定疑似点区域坐标，之后使用区域生长聚合虚警源像素，最后使用邻域统计方法去噪，最终获得检测结果。本发明解决了目前红外成像技术难以对卷云进行准确检测，以及检测精度低，检测结果模糊的问题，具有准确地聚合虚警源像素区域的优点。
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公开(公告)号：CN109325446B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201811097652.6
申请日：2018-09-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权截断核范数的红外弱小目标检测方法，方法步骤为：获取原始红外图像D，并构建红外块图像在构建的红外块图像的基础上，结合加权的截断核范数和加权的l1范数，构建目标函数，求解目标函数得到最优的低秩矩阵和稀疏矩阵，分别对应为背景块图像和目标块图像根据得到的背景块图像和目标块图像重构背景图像B和目标图像T；对得到的目标图像T进行自适应阈值分割，确定目标的位置，输出检测结果。本发明将红外弱小目标检测问题转化为目标函数求解问题，自适应分离出目标和背景，首次将加权的截断核范数应用到红外弱小目标检测问题中，通过不同的权重约束截断核范数的值，可以高效、准确地检测到弱小目标。
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公开(公告)号：CN107491786B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201710697002.4
申请日：2017-08-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种烟草收购重复过磅行为自动视觉检测与识别方法，包括构建磅秤和货物的样本库，训练获得磅秤和货物的SVM分类器；读取视频流，获得视频帧；获取磅秤的初始区域范围，并结合当前视频帧对磅秤KCF跟踪器进行初始化；使用三帧差法得到帧差图，计算得到二值图像非零区域的最小外接矩形范围，并获取货物的初始区域范围，并结合当前视频帧对货物KCF跟踪器进行初始化；使用当前视频帧更新磅秤和货物KCF跟踪器，并跟踪获得磅秤和货物当前区域范围；分别处理已获取的磅秤和货物的区域范围集合，计算磅秤和货物的位置，并以此为依据，分析当前过磅行为，检测重复过磅行为。本发明用于对车间异常行为中重复过磅行为的自动视觉检测。
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公开(公告)号：CN109214439A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810964930.7
申请日：2018-08-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的红外图像结冰河流检测方法，涉及图像检测河流领域，包括以下步骤：1.获取待处理的红外图像(x，y)，并提取红外图像(x，y)中的全局特征；2.将提取的红外图像(x，y)的全局特征进行多特征融合得到预处理图像，对预处理图像进行特征增强得到特征图像；3.对特征图像进行图像分割得到二值化图像，对二值化图像进行检测处理得到检测结果。本方法通过直接提取红外图像的全局特征，对全局特征进行融合及处理得到特征图像，提高了计算效率。通过形态学方法和Frangi滤波方法对图像进行特征增强，便于提取特征图像及对特征图像的处理，提高了检测的准确率。
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公开(公告)号：CN108986130B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201810768557.8
申请日：2018-07-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种空中背景下的红外弱小目标检测方法。本发明针对红外图像，首先利用多方向高提升滤波器对目标区进行提升；再在特定方向上计算多尺度局部差分图，抑制云杂波干扰同时提升算法的鲁棒性；然后根据特定方向的多尺度局部差分图计算该方向的局部对比图；再利用所有方向的局部对比图在对应像素上取最小值得到HB‑MLCMD响应图；最后Otsu算法阈值分割输出最终的检测结果。该方法考虑到了多个方向上的云层杂波干扰，因此有着性能良好的抑制云杂波效果，有效降低弱小目标检测的虚警率，提高算法鲁棒性。并且该方法支持并行运算，有较高的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106845448B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710093303.6
申请日：2017-02-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种基于非负约束2D变分模态分解的红外弱小目标检测方法，解决现有技术中红外弱小目标所在的频带难以被准确估计、检测结果易受噪声及背景杂波干扰以及检测效率低的问题，属于红外弱小目标检测技术领域。本发明包括获得红外图像，采用带通滤波器进行红外图像预处理，通过将二维变分模态分解方法结合非负约束，构建目标函数，再将预处理结果输入目标函数，并根据目标函数求解输出分解结果，结果为K个非负窄带子信号。提取上述结果中对应于红外弱小目标的某个窄带子信号，得到目标子信号；将提取的目标子信号进行自适应阈值分割，确定红外弱小目标的位置及大小，并输出检测结果。用于红外弱小目标检测。
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公开(公告)号：CN109886980A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910159588.8
申请日：2019-03-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域强度纹理编码的红外图像卷云检测方法，涉及红外图像处理技术领域，本发明首先创建滑动窗口遍历红外图像像素点，使用邻域强度编码的方法对红外图像进行纹理编码，生成纹理图像，再基于局域概率分布大致确定疑似点区域坐标，之后使用区域生长聚合虚警源像素，最后使用邻域统计方法去噪，最终获得检测结果。本发明解决了目前红外成像技术难以对卷云进行准确检测，以及检测精度低，检测结果模糊的问题，具有准确地聚合虚警源像素区域的优点。
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公开(公告)号：CN109447073A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811326615.8
申请日：2018-11-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于张量鲁棒主成分分析的红外弱小目标检测方法，涉及红外图像处理及目标检测领域；其包括步骤1：遍历原始图像构建三阶张量；步骤2：计算原始图像的二阶结构张量，并构建结构权重张量；步骤3：利用张量鲁棒主成分分析构建目标函数，将三阶张量和结构权重张量输入目标函数，利用ADMM求解目标函数获取背景张量和目标张量；步骤4：根据背景张量和目标张量重构背景图像和目标图像；步骤5：对目标图像进行分割输出目标检测结果；本发明解决了现有方法中采用的核范数和局部结构权重容易造成局部最优解和检测目标失真，从而导致目标检测准确性低的问题，达到了提高目标检测和背景抑制能力，增强的目标形状保持能力的效果。
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公开(公告)号：CN106845448A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710093303.6
申请日：2017-02-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种基于非负约束2D变分模态分解的红外弱小目标检测方法，解决现有技术中红外弱小目标所在的频带难以被准确估计、检测结果易受噪声及背景杂波干扰以及检测效率低的问题，属于红外弱小目标检测技术领域。本发明包括获得红外图像，采用带通滤波器进行红外图像预处理，通过将二维变分模态分解方法结合非负约束，构建目标函数，再将预处理结果输入目标函数，并根据目标函数求解输出分解结果，结果为K个非负窄带子信号。提取上述结果中对应于红外弱小目标的某个窄带子信号，得到目标子信号；将提取的目标子信号进行自适应阈值分割，确定红外弱小目标的位置及大小，并输出检测结果。用于红外弱小目标检测。
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公开(公告)号：CN109584303B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201811465214.0
申请日：2018-12-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Lp范数和核范数的红外弱小目标检测方法，属于红外图像处理及目标检测领域，首先输入待处理的红外图像，采用滑动窗遍历红外图像，将红外图像转换为红外块图像；再利用Lp范数和核范数构建目标函数，利用ADMM方法构造拉格朗日函数；然后将红外块图像输入目标函数后，结合ADMM方法，求解得出背景块图像和目标块图像；最后，将目标块图像重构为目标图像，再对目标图像进行阈值分割，获取最终检测结果，本发明解决了现有红外弱小目标检测方法由于边缘、强噪声和虚警源等因素的干扰，导致检测准确率低，算法鲁棒性差的问题。
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