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公开(公告)号：CN102393958B
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201110199364.3
申请日：2011-07-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的多聚焦图像融合方法，它涉及图像处理技术领域，主要解决现有技术由于光学镜头景深有限，难以获取一幅所有景物均聚焦的清晰图像的问题。其实现步骤为：(1)对图像进行分块；(2)计算每个图像子块的平均梯度以确定融合权值；(3)对每个图像子块进行稀疏表示并采用随机高斯矩阵对每个图像子块进行观测；(4)对每个图像子块的观测值的融合权值进行加权融合；(5)对融合后的图像观测值采用正交匹配追踪算法进行恢复并对恢复结果进行小波逆变换得到融合后的全聚焦图像。本发明可获得较好的图像融合结果并具有较好的收敛性能，可用多聚焦图像的融合。
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公开(公告)号：CN102254314B
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201110199505.1
申请日：2011-07-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的可见光和红外图像融合方法，主要解决现有的可见光和红外传感器难以同时获取目标和场景均清晰的问题。其实现步骤为：(1)对输入的可见光和红外图像进行单层小波分解；(2)对小波分解后的低频子带系数进行融合，对高频子带系数进行观测；(3)对高频子带系数观测值进行融合；(4)对融合后的高频子带系数观测值进行重构，得到融合后的高频子带系数；(5)对融合后的低频子带系数和高频子带系数进行小波逆变换，得到融合后的图像。本发明对可见光和红外图像能同时获取目标和场景均清晰的融合图像，且处理速度快，效果好，可用于目标识别，跟踪前的预处理。
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公开(公告)号：CN102393958A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110199364.3
申请日：2011-07-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的多聚焦图像融合方法，它涉及图像处理技术领域，主要解决现有技术由于光学镜头景深有限，难以获取一幅所有景物均聚焦的清晰图像的问题。其实现步骤为：(1)对图像进行分块；(2)计算每个图像子块的平均梯度以确定融合权值；(3)对每个图像子块进行稀疏表示并采用随机高斯矩阵对每个图像子块进行观测；(4)对每个图像子块的观测值的融合权值进行加权融合；(5)对融合后的图像观测值采用正交匹配追踪算法进行恢复并对恢复结果进行小波逆变换得到融合后的全聚焦图像。本发明可获得较好的图像融合结果并具有较好的收敛性能，可用多聚焦图像的融合。
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公开(公告)号：CN102393955B
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201110199574.2
申请日：2011-07-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种用于图像复原的全信息非局部约束全变分方法，主要解决现有技术在图像复原时，不能锐化边缘和恢复高频细节的问题。本发明的技术方案为：(1)用非局部均值滤波法对模糊图像抑噪；(2)用维纳滤波法初始化复原结果；(3)计算全信息非局部权重系数矩阵；(4)用阈值迭代公式更新复原结果；(5)用全变分去噪法对复原结果抑噪；(6)判断是否要更新全信息非局部权重系数矩阵，如果是，返回步骤(3)，否则，执行步骤(7)；(7)判断是否满足停止条件，如果是，得到最终结果；否则，返回步骤(4)，直到满足停止条件为止。本发明在复原时，能够锐化图像边缘，恢复高频细节，可用于对已知模糊类型的模糊图像进行复原。
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公开(公告)号：CN102323989B
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201110276231.1
申请日：2011-09-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值分解非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法，主要解决现有极化SAR滤波技术不能很好的滤除同质区域的相干斑噪声和不能有效保持边缘细节信息的缺点。其实现过程为：(1)输入极化SAR数据的协方差矩阵C；(2)对协方差矩阵C进行亮目标保持；(3)由span矩阵获得对数化特征矩阵并进行奇异值分解；(4)对协方差矩阵C的逐个元素进行奇异值分解非局部均值滤波；(5)通过Sinclair向量方法将滤波后的协方差矩阵C生成伪彩图，以显示观察滤波的效果。本发明与现有技术相比显著提高了极化SAR数据的相干斑噪声抑制的能力，能够有效的平滑同质区域和保持边缘细节信息，可用于极化SAR数据的预处理过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102306379B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201110276344.1
申请日：2011-09-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/10
Abstract: 本发明公开了基于形状自适应非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法，主要解决现有极化SAR相干斑抑制技术不能很好的滤除同质区域的相干斑噪声和不能有效保持边缘细节信息以及完整的保持极化信息的缺点。其实现过程为：(1)输入极化SAR数据的协方差矩阵C；(2)对协方差矩阵C进行亮目标保持；(3)对协方差矩阵C的非亮目标元素进行形状自适应的非局部均值滤波；(4)对不同形状块估计的结果进行加权平均；(5)通过Sinclair向量方法将去斑后的协方差矩阵C生成伪彩图，以显示观察滤波的效果。本发明与现有技术相比显著提高了极化SAR数据的相干斑抑制的能力，能够有效的平滑同质区域和保持边缘细节信息，可用于极化SAR数据的预处理过程。
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公开(公告)号：CN102306379A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110276344.1
申请日：2011-09-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/10
Abstract: 本发明公开了基于形状自适应非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法，主要解决现有极化SAR相干斑抑制技术不能很好的滤除同质区域的相干斑噪声和不能有效保持边缘细节信息以及完整的保持极化信息的缺点。其实现过程为：(1)输入极化SAR数据的协方差矩阵C；(2)对协方差矩阵C进行亮目标保持；(3)对协方差矩阵C的非亮目标元素进行形状自适应的非局部均值滤波；(4)对不同形状块估计的结果进行加权平均；(5)通过Sinclair向量方法将去斑后的协方差矩阵C生成伪彩图，以显示观察滤波的效果。本发明与现有技术相比显著提高了极化SAR数据的相干斑抑制的能力，能够有效的平滑同质区域和保持边缘细节信息，可用于极化SAR数据的预处理过程。
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公开(公告)号：CN102254314A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110199505.1
申请日：2011-07-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的可见光和红外图像融合方法，主要解决现有的可见光和红外传感器难以同时获取目标和场景均清晰的问题。其实现步骤为：(1)对输入的可见光和红外图像进行单层小波分解；(2)对小波分解后的低频子带系数进行融合，对高频子带系数进行观测；(3)对高频子带系数观测值进行融合；(4)对融合后的高频子带系数观测值进行重构，得到融合后的高频子带系数；(5)对融合后的低频子带系数和高频子带系数进行小波逆变换，得到融合后的图像。本发明对可见光和红外图像能同时获取目标和场景均清晰的融合图像，且处理速度快，效果好，可用于目标识别，跟踪前的预处理。
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公开(公告)号：CN102446350A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110276232.6
申请日：2011-09-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于各向异性非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法，主要解决现有极化SAR滤波技术不能很好的滤除同质区域的相干斑噪声和不能有效保持边缘细节信息的缺点。其实现过程为：(1)输入极化SAR数据的协方差矩阵C；(2)对span数据进行局部多项式逼近估计，将估计值使用置信区间交叉规则选择获得八边形各向异性邻域；(3)对协方差矩阵C的逐个元素进行各向异性非局部均值滤波；(4)通过Sinclair向量方法将滤波后的协方差矩阵C合成伪彩图，以显示观察滤波的效果。本发明与现有技术相比显著提高了极化SAR数据相干斑抑制的能力，能够有效的平滑同质区域和保持边缘细节信息以及极化相关性，可用于极化SAR数据的预处理过程。
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公开(公告)号：CN102393955A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110199574.2
申请日：2011-07-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种用于图像复原的全信息非局部约束全变分方法，主要解决现有技术在图像复原时，不能锐化边缘和恢复高频细节的问题。本发明的技术方案为：(1)用非局部均值滤波法对模糊图像抑噪；(2)用维纳滤波法初始化复原结果；(3)计算全信息非局部权重系数矩阵；(4)用阈值迭代公式更新复原结果；(5)用全变分去噪法对复原结果抑噪；(6)判断是否要更新全信息非局部权重系数矩阵，如果是，返回步骤(3)，否则，执行步骤(7)；(7)判断是否满足停止条件，如果是，得到最终结果；否则，返回步骤(4)，直到满足停止条件为止。本发明在复原时，能够锐化图像边缘，恢复高频细节，可用于对已知模糊类型的模糊图像进行复原。
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