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公开(公告)号：CN102750668B
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201210229927.3
申请日：2012-07-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种结合局部方向特征的数字图像三倍插值放大方法。该方法首先提取低分辨率图像的四个方向特征，然后将插值点按位置关系分成三类分别进行插值。对非同行非同列类插值点，首先利用已知点与待插值点之间的距离和相应的方向特征作为权重系数进行插值，然后利用邻域已知点的方向特征判断子块是否为45°和135°强纹理区域，如果是则沿纹理方向对相应插值点按线性插值方法进行更新；估计同行、同列类待插值点时，对0°和90°强纹理区域的插值点沿相应方向进行插值，对其他点则按照传统的线性插值方法进行重构。该方法能够在有效抑制插值图像边缘模糊和锯齿现象的同时缩短运算时间，使得重构出的图像边缘更清晰，视觉效果更锐利。
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公开(公告)号：CN102750668A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210229927.3
申请日：2012-07-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种结合局部方向特征的数字图像三倍插值放大方法。该方法首先提取低分辨率图像的四个方向特征，然后将插值点按位置关系分成三类分别进行插值。对非同行非同列类插值点，首先利用已知点与待插值点之间的距离和相应的方向特征作为权重系数进行插值，然后利用邻域已知点的方向特征判断子块是否为45°和135°强纹理区域，如果是则沿纹理方向对相应插值点按线性插值方法进行更新；估计同行、同列类待插值点时，对0°和90°强纹理区域的插值点沿相应方向进行插值，对其他点则按照传统的线性插值方法进行重构。该方法能够在有效抑制插值图像边缘模糊和锯齿现象的同时缩短运算时间，使得重构出的图像边缘更清晰，视觉效果更锐利。
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公开(公告)号：CN102629374A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210049804.1
申请日：2012-02-29
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 一种基于子空间投影和邻域嵌入的图像超分辨率重建方法，它先采用一、二级子空间投影方法将原始高维数据投影到低维空间，用降维特征向量表示低分辨率图像块的特征，既保留原始数据的全局结构信息，又保留局部结构信息；再在低维空间比较降维特征向量之间的欧氏距离，找出与待重建低分辨率图像块最为匹配的邻域块，并由特征向量之间的相似度和比例因子来构造出更准确的嵌入权重系数，提高了搜索速度和匹配精度；接着构造出特征向量间的相似度和比例因子，计算出更精确的权重系数，从训练库中获取到更多的高频信息；最后，根据权重系数和邻域块估计出精度更高的高分辨率图像块，重建出与真实物体的相似度更高的图像，有利于后期真实物体识别处理。
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公开(公告)号：CN1881838A
公开(公告)日：2006-12-20
申请号：CN200610020810.9
申请日：2006-05-15
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非正交分解的空间辐射源到达角估计方法，将天线阵元采集数据进行处理的具体作法为：根据空间辐射源信号的载频，天线阵列的特征，按照原子向量g的公式，构造非正交过完备原子向量库G。再对天线阵列接收的数据矢量X在非正交过完备原子库G中进行匹配处理；将阵列天线接收数据在非正交过完备原子库G中作投影，选择可以得到投影分量最大的原子向量g作为最佳原子向量；该最佳原子向量的空间到达角参数θ，即为空间辐射源到达角的估计值。该方法估计精度高，在低信噪比、空间信号源相关的情况下仍然适用，而且对天线阵列误差不敏感，其所需计算量和存储量小，可用于各种通信、雷达、声纳设备上。
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公开(公告)号：CN103325095B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201310252648.3
申请日：2013-06-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种结合方向因子的样本块稀疏性图像修复方法，主要操作有：首先利用现有的图像修复算法对待修复图像进行预处理；然后对预处理图像利用非下采样轮廓波变换提取其4个方向的方向因子；根据颜色-方向因子加权距离确定新的结构稀疏度函数以及匹配准则，利用结构稀疏度函数确定填充顺序，然后根据新的匹配准则寻找多个匹配块；建立包含颜色空间局部连续一致性及方向因子局部连续一致性的约束方程，优化求解约束方程获得多个匹配块的稀疏表示信息并填充；更新填充区域直至破损区域完全被填充。该方法能够有效地保持结构部分的连贯性，纹理部分的清晰性及与邻域信息的连续一致性，尤其适合具有复杂纹理和结构特征的真实照片或合成图像的修复。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102629374B
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201210049804.1
申请日：2012-02-29
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 一种基于子空间投影和邻域嵌入的图像超分辨率重建方法，它先采用一、二级子空间投影方法将原始高维数据投影到低维空间，用降维特征向量表示低分辨率图像块的特征，既保留原始数据的全局结构信息，又保留局部结构信息；再在低维空间比较降维特征向量之间的欧氏距离，找出与待重建低分辨率图像块最为匹配的邻域块，并由特征向量之间的相似度和比例因子来构造出更准确的嵌入权重系数，提高了搜索速度和匹配精度；接着构造出特征向量间的相似度和比例因子，计算出更精确的权重系数，从训练库中获取到更多的高频信息；最后，根据权重系数和邻域块估计出精度更高的高分辨率图像块，重建出与真实物体的相似度更高的图像，有利于后期真实物体识别处理。
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公开(公告)号：CN101739666A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200910216797.8
申请日：2009-12-15
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公布了一种基于一维快速哈特莱变换和匹配追踪的图像稀疏分解快速算法，它首先构造了核心原子库，并将原始二维图像转换成一维实信号，稀疏分解原子库中的原子转换成一维原子，然后利用一维快速哈特莱变换实现图像或图像的残差与原子的互相关运算，寻找最佳原子，最终实现图像的分解。其优点是对图像的稀疏分解速度快，且重构图像视觉效果好。
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公开(公告)号：CN103714344B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310703176.9
申请日：2013-12-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公布了一种基于几何部件及径向梯度角的遥感检测飞机的方法。该方法首先根据飞机特有的几何轮廓建立几何原子库，结合稀疏表示原理，将已知飞机轮廓稀疏表示成几何原子的组合，并以这些几何原子为部件，构建飞机星型部件模型；然后采用滑动窗口法对测试图像进行扫描，通过径向-梯度角投票算法估算出每个图像块的主方向，用于调整部件模型方向，并用调整后的模型计算出每个位置的总相似度分布图，最后通过最大后验概率推理，判断检测区域是否存在飞机，并进一步得出飞机的位置。该方法利用稀疏表示原理自适应选取几何部件，并采用轮廓为引导的径向梯度角投票算法估计主方向，实现了复杂背景下不同方向的飞机遥感检测。其算法简单，检测速度快，鲁棒性更好，检测结果更准确。
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公开(公告)号：CN103714344A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310703176.9
申请日：2013-12-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公布了一种基于几何部件及径向梯度角的遥感检测飞机的方法。该方法首先根据飞机特有的几何轮廓建立几何原子库，结合稀疏表示原理，将已知飞机轮廓稀疏表示成几何原子的组合，并以这些几何原子为部件，构建飞机星型部件模型；然后采用滑动窗口法对测试图像进行扫描，通过径向-梯度角投票算法估算出每个图像块的主方向，用于调整部件模型方向，并用调整后的模型计算出每个位置的总相似度分布图，最后通过最大后验概率推理，判断检测区域是否存在飞机，并进一步得出飞机的位置。该方法利用稀疏表示原理自适应选取几何部件，并采用轮廓为引导的径向梯度角投票算法估计主方向，实现了复杂背景下不同方向的飞机遥感检测。其算法简单，检测速度快，鲁棒性更好，检测结果更准确。
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公开(公告)号：CN103325095A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310252648.3
申请日：2013-06-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种结合方向因子的样本块稀疏性图像修复方法，主要操作有：首先利用现有的图像修复算法对待修复图像进行预处理；然后对预处理图像利用非下采样轮廓波变换提取其4个方向的方向因子；根据颜色-方向因子加权距离确定新的结构稀疏度函数以及匹配准则，利用结构稀疏度函数确定填充顺序，然后根据新的匹配准则寻找多个匹配块；建立包含颜色空间局部连续一致性及方向因子局部连续一致性的约束方程，优化求解约束方程获得多个匹配块的稀疏表示信息并填充；更新填充区域直至破损区域完全被填充。该方法能够有效地保持结构部分的连贯性，纹理部分的清晰性及与邻域信息的连续一致性，尤其适合具有复杂纹理和结构特征的真实照片或合成图像的修复。
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