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公开(公告)号：CN110827218B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN201911051491.1
申请日：2019-10-31
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像HSV透射率加权校正的机载图像去雾方法，用于解决现有机载图像去雾方法清晰度差的技术问题。技术方案是首先建立大气散射物理模型；再建立暗原色先验模型；继而估计大气光值；再根据图像HSV模型计算加权透射率；最后根据局部大气光值以及粗糙透射率，对输入图像进行去雾操作，直到得到符合预期的无雾图像。本发明根据含雾等级对大气模型相关参数进行修正，具有较大适应性和灵活性，去雾处理复原出的图像结构更加清晰，细节更加丰富，色彩更加真实。
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公开(公告)号：CN112184646B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202011000403.8
申请日：2020-09-22
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度域导向滤波和改进PCNN的图像融合方法，属于图像处理领域。首先，根据图像的结构、清晰度以及对比度显著性这三个互补的图像特征对源图像进行检测，得到初始决策图，此决策图模型能够有效、准确地度量特征的显著性，大大提高方法的性能；然后，为了充分利用图像的空间一致性，同时抑制图像中的块效应，采用梯度域导向滤波对初始决策图进行优化，得到优化决策图；其次，对优化决策图和待融合图像进行加权操作，得到最优决策图；最后，为了使融合的图像更符合人眼的视觉特性，采用改进的PCNN对优化的决策图进行处理，得到最终的融合图。本发明解决了传统图像融合方法的方法复杂、效率低以及过度依赖人工设计的问题，同时图像的融合质量进一步提高。
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公开(公告)号：CN111027439B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201911220271.7
申请日：2019-12-03
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于辅助分类生成对抗网络SAR图像合成及SAR目标识别的新方法，通过利用本发明提出的基于反卷积神经网络的生成器的辅助分类生成对抗网络，在生成高分辨SAR图像的过程中，对训练样本库进行扩充；在辅助分类生成对抗网络的判别网络不仅能够识别出SAR图像的真假，得到相应SAR图像的类别标签，而且生成网络在对抗训练的过程中在提高网络识别率基础上，还生成大量含类别标签的高分辨SAR图像样本。
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公开(公告)号：CN108399611B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201810092718.6
申请日：2018-01-31
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
Abstract: 针对多聚焦图像融合后图像细节保持能力有限，配准失调且敏感等问题，本发明提出一种基于梯度正则化多聚焦图像融合方法。首先，将源图像进行两尺度分解得到高频分量和低频分量；然后，将分解得到的高频分量利用梯度正则化的表示得到模型的稀疏系数并通过最大值策略获得融合后图像的高频分量，将两尺度分解得到低频分量利用取最大值融合策略得到低频分量；最后，将得到的融合后图像的高频分量和低频分量相加得到融合图像。相对其他三种融合方法，本发明不论在主观视觉和客观评价指标上还是在计算效率上，可以更好保留源图像的细节等纹理信息和显著性信息。
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公开(公告)号：CN111314710B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010211934.5
申请日：2020-03-24
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
IPC: H04N19/70 , H04N19/42 , H04N19/436 , H04N19/176
Abstract: 本发明涉及一种无人机机载多传感器多处理器视频压缩处理方法和装置，利用多个处理器，加载各类型处理器配置文件，根据机载遥控指令分别控制模拟摄像头和高清数字摄像头视频采集和压缩处理，利用多带宽H.264视频压缩参数配置，设计不同压缩处理输出缓存，达到无人机机载多传感器多处理器视频压缩处理要求，满足无人机机载多传感器、多分辨率、多信道带宽实时切换要求。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN109584186A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811587803.6
申请日：2018-12-25
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种无人机机载图像去雾方法和装置。首先，根据无人机机载信息处理需要，机载视频采集获取模块完成图像隔行或逐行处理；然后，在嵌入式系统中对采集视频图像数据进行去雾等级分析，计算去雾反馈调整参数；其次，通过反馈控制模块根据含雾等级进行参数化分析，得到去雾反馈调整参数，调整去雾处理模块的去雾参数，完成图像的去雾处理工作；最后，经过去雾处理的图像数据通过视频压缩模块完成视频数据压缩处理，并传输到机载信息处理端口。这种利用图像去雾模块、反馈控制模块和嵌入式系统进行图像去雾处理，可有效降低系统设计复杂度和功耗，同时提高系统应用的灵活性。
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公开(公告)号：CN108830818A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810427649.X
申请日：2018-05-07
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种快速多聚焦图像融合算法，首先，对源图像用平滑滤波器进行分解和构建一种多聚焦图像融合的决策图模型；其次，利用多聚焦图像邻域像素之间的相关性，提出一种快速导向滤波优化决策图，计算复杂度也大大降低；然后对两尺度图像进行重构；最后，利用本发明融合方法与其他三重现有融合方法对多聚焦图像进行融合。相对其他三种融合方法，不论在主观视觉和客观评价指标上，可以更好保留多聚焦图像的细节等纹理信息和显著性信息。
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公开(公告)号：CN108764064A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810427650.2
申请日：2018-05-07
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/4609 , G06K9/6273 , G06K9/629 , G06K2209/21 , G06N3/0454 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出一种基于导向滤波器与自编码器的目标识别算法。针对神经网络识别合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)图像目标追求高识别率，设计复杂结构造成的耗时问题，将快速图像融合技术应用于SAR识别技术的特征提取，用加权快速导向滤波器(guided filter,GF)对SAR图像做两尺度融合预处理，然后生成一维图像矢量，用自编码器对图像进行低维特征重构，用softmax分类器进行分类处理，经实验仿真验证将加权导向滤波器的图像融合技术与特征提取结合起来，不仅可以提高目标的识别精度，而且大大降低自编码器隐层神经元的数量，计算复杂度大幅度降低。
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公开(公告)号：CN112288668B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011233636.2
申请日：2020-11-06
Applicant: 西北工业大学 , 西安爱生技术集团公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度无监督密集卷积网络的红外和可见光图像融合方法，属于图像处理领域。首先，输入待融合的红外图像A与可见光图像B；接着，通过密集卷积操作提取输入图像的特征；然后，通过特征融合层来融合图像特征获得融合特征；最后，经过重构融合特征输出得到融合图像。本发明通过构建密集卷积网络，生成从源图像到最终融合图的直接映射，避免了人工手动操作，模型中算法利用无参考图像质量评价指标设计损失函数和优化网络模型，最终获得高质量的融合图像。
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