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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119379574A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411776004.9
申请日：2024-12-05
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06T5/94
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，尤其为一种偏振图像边缘增强计算方法，包括如下步骤：步骤1：利用分焦平面偏振相机获取0°、45°、90°以及135°方向上的偏振强度图像，解算获得光强图像IS0、第一偏振参量图像IS1、第二偏振参量图像IS2、偏振度图像IDoLP以及偏振角图像IAoP；步骤2：利用步骤S1获得的各偏振参量图像计算并获得边缘特征图像IEF、偏振边缘加强图像IPES以及偏振边缘信息量#imgabs0#本发明的方法能够同时且合理的结合偏振图像与光强图像的优势信息进行互补，使得目标与背景之间的差异对比更加明显，突出目标的轮廓与细节。最终获得的偏振边缘增强图像具有更加显著的边缘与轮廓信息，可以应用于后续的图像融合、目标检测与识别等高级计算机视觉任务中。
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公开(公告)号：CN118195982A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410594081.6
申请日：2024-05-14
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06T5/94
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种偏振图像边缘增强计算方法及系统。该方法由采集的偏振图像解算获得光强图像#imgabs0#、偏振度图像#imgabs1#与偏振角图像#imgabs2#，计算三个图像对应的边缘分量图像#imgabs3#，边缘权重系数#imgabs4#以及偏振联合图像#imgabs5#；并计算边缘偏置#imgabs6#、偏振边缘优化函数#imgabs7#以及优化函数的参数#imgabs8#；最终得到偏振边缘增强图像#imgabs9#，起到了偏振图像细节的边缘增强作用。本发明能够增强偏振图像中轮廓与细节特征，起到了边缘检测、图像增强、图像质量提升的作用。本发明与传统的图像像素的边缘计算方法相比，更适用于偏振图像。该方法产生的图像更加符合人类视觉的感知，特别是在边缘周围具有较好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN118195982B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410594081.6
申请日：2024-05-14
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06T5/94
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种偏振图像边缘增强计算方法及系统。该方法由采集的偏振图像解算获得光强图像#imgabs0#、偏振度图像#imgabs1#与偏振角图像#imgabs2#，计算三个图像对应的边缘分量图像#imgabs3#，边缘权重系数#imgabs4#以及偏振联合图像#imgabs5#；并计算边缘偏置#imgabs6#、偏振边缘优化函数#imgabs7#以及优化函数的参数#imgabs8#；最终得到偏振边缘增强图像#imgabs9#，起到了偏振图像细节的边缘增强作用。本发明能够增强偏振图像中轮廓与细节特征，起到了边缘检测、图像增强、图像质量提升的作用。本发明与传统的图像像素的边缘计算方法相比，更适用于偏振图像。该方法产生的图像更加符合人类视觉的感知，特别是在边缘周围具有较好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN118279208A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410715817.0
申请日：2024-06-04
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明公开了一种偏振参量赋型方法，属于光学图像处理领域。依据阵列天线波束赋型理论，本发明定义了偏振赋型角#imgabs0#和缩放因子#imgabs1#，描述了不同#imgabs2#下的偏振赋型图像#imgabs3#计算方法。该方法在偏振赋型图像#imgabs4#中获得不同目标的偏振特征，可克服Stokes偏振参量对噪声敏感的问题，为偏振图像分析处理提供了新的途径。具体步骤是，本发明将四个不同偏振方向的光强图像#imgabs5#作为输入；引入四个偏振光分量权重#imgabs6#，这四个权重项由偏振赋型角#imgabs7#和缩放因子#imgabs8#共同决定；然后计算加权偏振光分量图像#imgabs9#，以实现对相位差的控制，即通过改变偏振赋型角#imgabs10#，来描述加权偏振光分量图像#imgabs11#之间的差分信息。根据Stokes参量法解算偏振分量赋型图像#imgabs12#和偏振角赋型图像#imgabs13#。最后，由#imgabs14#和#imgabs15#的相对关系计算获得偏振赋型图像#imgabs16#。
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公开(公告)号：CN118279208B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410715817.0
申请日：2024-06-04
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明公开了一种偏振参量赋型方法，属于光学图像处理领域。依据阵列天线波束赋型理论，本发明定义了偏振赋型角#imgabs0#和缩放因子#imgabs1#，描述了不同#imgabs2#下的偏振赋型图像#imgabs3#计算方法。该方法在偏振赋型图像#imgabs4#中获得不同目标的偏振特征，可克服Stokes偏振参量对噪声敏感的问题，为偏振图像分析处理提供了新的途径。具体步骤是，本发明将四个不同偏振方向的光强图像#imgabs5#作为输入；引入四个偏振光分量权重#imgabs6#，这四个权重项由偏振赋型角#imgabs7#和缩放因子#imgabs8#共同决定；然后计算加权偏振光分量图像#imgabs9#，以实现对相位差的控制，即通过改变偏振赋型角#imgabs10#，来描述加权偏振光分量图像#imgabs11#之间的差分信息。根据Stokes参量法解算偏振分量赋型图像#imgabs12#和偏振角赋型图像#imgabs13#。最后，由#imgabs14#和#imgabs15#的相对关系计算获得偏振赋型图像#imgabs16#。
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