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公开(公告)号：CN104361563B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410620489.2
申请日：2014-11-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于GPS的高光谱遥感图像几何精校正方法，首先读取成像光谱仪获取的bil格式的高光谱遥感图像数据和GPS记录的成像平台的姿态信息数据；然后将GPS记录的成像光谱仪获取高光谱遥感图像时扫描线对应的经纬度转换为高斯平面直角坐标；最后进行所有波段图像校正。本发明利用高精度GPS记录的成像平台的姿态信息数据对成像平台不稳定运动产生的高光谱遥感图像的几何畸变进行精校正，通用性强，省时省力；同时，由于本发明需要的成像平台的姿态信息数据少，计算量小，因此能够满足实时校正图像的需要。
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公开(公告)号：CN118587619A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410735949.X
申请日：2024-06-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V40/10 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级蒸馏网络的航拍人员检测方法，先将采集到的包含人员目标的航拍数据输入到训练好的包含多个低精度量化模块的基于响应的教师辅助蒸馏检测网络；然后将教师辅助蒸馏检测网络输出的人员目标的第一检测结果输入到鲁棒性检测模块获得第二检测结果；接着分别计算第一检测结果和第二检测结果与上一帧标签的IoU，若第一检测结果与上一帧标签的IoU大于第二检测结果与上一帧标签的IoU，以第一检测结果为最终检测结果，否则以第二检测结果为最终检测结果。本发明采用轻量级的网络模型对人员目标进行检测，减少了网络模型的参数，降低了网络模型的浮点运算次数，具有较高的检测精度和效率。
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公开(公告)号：CN112308887B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011069504.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种多源图像序列实时配准方法，如下：输入两组单源图像序列，其中一组单源图像序列为参考图像序列，另一组单源图像序列为待配准图像序列；利用间隔采样法，同时对两组单源图像序列间隔采样，得到定标帧图像对集合。对当前待处理采样图形对，运用基于特征的图像配准算法进行配准，采用配准参数更新相机参数。对当前定标帧图像对之后、下一定标帧图像对之前的待配准图像对依次进行投影变换，得到一系列配准后的目标图像序列对。选择下一定标帧图像对作为当前待处理采样图像对；直到所有待配准图像完成配准。该方法减少了定标帧图像后的序列图像进行特征点检测与提取、特征描述、特征匹配以及求解配准关系的过程，且配准精度高。
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公开(公告)号：CN113095218B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110384803.1
申请日：2021-04-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06F18/24 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种高光谱图像目标检测算法，属于图像检测领域，包括：对高光谱图像中的光谱进行标记；构建生成对抗网络，将带有标签的光谱输入生成对抗网络的判别器，判别器在判别光谱真伪的同时也作为分类器对光谱的类别进行区分，判别器与分类器共享一部分网络权重；在达到一定迭代次数或是网络收敛时，进入检测过程，利用训练后的分类器对光谱进行分类，得到初步检测结果；之后利用引导滤波器对检测图像进行滤波，在保持图像边缘的同时引入空间信息，去除噪声及孤立点，提高检测精度。该方法利用生成对抗网络对目标光谱及待检测光谱进行样本扩充，在充分利用光谱信息的基础上也保留了图像的空间信息，去除噪声及孤立点，提高了检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110488239B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910926239.4
申请日：2019-09-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于调频连续波雷达的目标检测方法，包括：S1、将目标回波信号的空间信息和时频信息进行整合，得到天线阵列的输出信号X(t，f)，天线阵列的阵元数为M×N；S2、目标检测及目标数量的估计；S21、计算不同阵元数下天线阵列输出信号的协方差矩阵，则有RXX＝E[X(t,f)XH(t,f)]；S22、对协方差矩阵进行特征值分解，得到矩阵的特征值集合；S23、根据RAIC(k)的最小值计算目标数量的估计值；S231、计算不同待测目标数量k下对应的AIC(k)的值，根据RAIC(k)＝AIC(k)/AIC(k‑1)的最小值得到目标数量的估计值。本发明提供的目标检测方法，利用阵列调频连续波雷达对目标空域中目标进行检测，避免了脉冲雷达信号易截获、存在距离盲区和传统连续波雷达难以获得多普勒信息等缺点。
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公开(公告)号：CN113095218A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110384803.1
申请日：2021-04-09
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种高光谱图像目标检测算法，属于图像检测领域，包括：对高光谱图像中的光谱进行标记；构建生成对抗网络，将带有标签的光谱输入生成对抗网络的判别器，判别器在判别光谱真伪的同时也作为分类器对光谱的类别进行区分，判别器与分类器共享一部分网络权重；在达到一定迭代次数或是网络收敛时，进入检测过程，利用训练后的分类器对光谱进行分类，得到初步检测结果；之后利用引导滤波器对检测图像进行滤波，在保持图像边缘的同时引入空间信息，去除噪声及孤立点，提高检测精度。该方法利用生成对抗网络对目标光谱及待检测光谱进行样本扩充，在充分利用光谱信息的基础上也保留了图像的空间信息，去除噪声及孤立点，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN112308887A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011069504.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种多源图像序列实时配准方法，如下：输入两组单源图像序列，其中一组单源图像序列为参考图像序列，另一组单源图像序列为待配准图像序列；利用间隔采样法，同时对两组单源图像序列间隔采样，得到定标帧图像对集合。对当前待处理采样图形对，运用基于特征的图像配准算法进行配准，采用配准参数更新相机参数。对当前定标帧图像对之后、下一定标帧图像对之前的待配准图像对依次进行投影变换，得到一系列配准后的目标图像序列对。选择下一定标帧图像对作为当前待处理采样图像对；直到所有待配准图像完成配准。该方法减少了定标帧图像后的序列图像进行特征点检测与提取、特征描述、特征匹配以及求解配准关系的过程，且配准精度高。
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公开(公告)号：CN112288644A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011058474.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分层的实时高效红外图像细节增强方法，包括如下：步骤S1、输入一幅待处理的红外图像，将整幅图像均匀分为尺寸相同的多个图像子块。步骤S2、利用同一滤波器，并行地对获得的多个图像子块进行图像分层处理，将各个图像子块分为背景基本层和图像细节层。并行地对获得的图像子块的背景基本层进行动态范围压缩，得到处理后的背景基本层。并行地对获得的图像子块的图像细节层进行细节的放大并抑制噪声，得到处理后的细节层。步骤S3、将增强后的图像子块按照原始输入的待处理图像中的分布拼接起来，得到细节增强后的整幅红外图像。该方法能够减少算法的执行时间，从而达到红外图像的高效实时细节增强。
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公开(公告)号：CN111368940A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010219271.1
申请日：2020-03-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及高光谱图像分类技术领域，公开了一种基于引导滤波与核极限学习机的高光谱图像分类方法，包括以下步骤S1、将高光谱图像数据进行归一化预处理；S2、对归一化处理之后的高光谱图像数据使用主成分分析法，获得多个不同的主成分图像；S3、通过引导图像对输入图像进行引导滤波处理，提取空间-光谱信息；S4、将引导滤波处理后的图像选取其中5％作为训练集，剩下的作为测试集；S5、通过线性加权的方式，将空谱核与光谱核进行线性加权构成加权核；S6、将加权核送入核极限学习机，然后使用训练完的核极限学习机对测试样本进行分类预测，这种高光谱图像分类方法，取得了很高的分类精度，花费在整个分类过程的时间成本很低。
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