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公开(公告)号：CN103347171A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310263481.0
申请日：2013-06-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP的雾天视频处理系统及方法，处理系统由用于视频监控的拍摄传输模块、对拍摄的视频进行去雾处理的高速DSP处理模块、以及对去雾后视频进行显示的显示模块三个部分组成。由两块DSP进行控制与计算，一块用于摄像头的驱动、拍摄以及显示器的驱动与显示；一块用于实现本发明的去雾算法。本发明采用一种改进的暗通道去雾算法，去雾算法代码采用C语言实现，通过对传输函数的计算优化，并对代码中的对数运算采用查表法、优化代码映射等途径来达到视频去雾的实时性。
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公开(公告)号：CN103295204A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310247461.4
申请日：2013-06-20
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的图像自适应增强方法。通过对输入的原始图像首先进行直方图均衡化，然后对原图和直方图均衡化后的图像分别进行NSCT变换，得到低频子带系数和各高频方向子带系数，对低频子带的处理，采用将原图的低频子带系数直方图映射到直方图均衡化后图像的低频系数直方图上，对各个高频子带去除噪声后，再将原图的各个高频子带的系数直方图映射到直方图均衡化后图像的对应高频系数直方图上。最后进行NSCT反变换，得到增强后的最终图像。本发明在抑制噪声的同时，突出了图像的边缘细节，增强了对比度，并具有自适应的优点，方便计算机处理，无需手工调节参数。
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公开(公告)号：CN102445456B
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201110300150.0
申请日：2011-10-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明提供了一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置及其检测方法，包括产品传输模块、高速DSP机器视觉模块和控制执行模块，由CCD相机进行拍摄并被传送至高速DSP机器视觉系统中对鸡蛋的裂纹、形状、新鲜度进行无损检测，然后检测结果信号通过PCI接口传送至控制执行模块，将不合格的鸡蛋从生产线上剔除。本发明解决了现有技术中鸡蛋检测实时性差，效率低下的问题，使用基于DSP的图像获取和处理模块进行图像获取和图像处理，提高了图像获取和处理的速度和稳定性。当检测出不合格产品后，能使用工控机来控制电机对不合格产品进行剔除，提高了系统的自动化水平，降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN102142136B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201110052542.X
申请日：2011-03-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 一种基于神经网络的声纳图像的超分辨率重建方法，对待超分辨率重建的声纳图像r进行超分辨率重建，包括以下步骤：对一幅高分辨率声纳图像和4幅降质样本图像，先进行非下采样轮廓波分解，再进行神经网络训练；对待超分辨率重建的声纳图像r，先进行立方插值，将插值后图像作为高分辨率的低通子带系数；对声纳图像r再进行非下采样轮廓波分解，然后将待超分辨率重建的声纳图像r的各带通方向子带系数输入训练好的神经网络得到高分辨率的各带通方向子带系数，最后进行非下采样轮廓波逆变换，得到超分辨率重建的声纳图像R。本发明超分辨率重建的声纳图像具有更好的边缘、细节保持效果，目视效果更好，有利于海底勘测和后续水下目标定位识别等处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101739843B
公开(公告)日：2012-08-29
申请号：CN200910232682.8
申请日：2009-12-04
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种多视觉信息融合的车辆安全驾驶实时立体感知装置及方法，视频图像采集装置上具有6个摄像头，主处理器内包含一个DSP子系统和一个ARM子系统，SDRAM存储器单元与主处理器和FPGA控制器相连，FPGA控制器控制采集车辆周围图像并做好图像的预处理后存放在SDRAM存储器单元中；DSP子系统从SDRAM存储器单元中读取图像，对帧图像进行匹配、拼接和三维场景的重建；ARM子系统同时从CAN总线接口单元和车载雷达接口单元读取相关数据，DSP子系统将预测的倒车轨迹数据与三维重建的图像综合处理送到液晶显示器进行显示，驾驶员在行车或倒车时完全避免了普通倒车装置中常出现的盲区误报等现象。
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公开(公告)号：CN101980287B
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201010561492.3
申请日：2010-11-28
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种采用非下采样轮廓波变换的图像边缘检测方法，对输入的含噪图像进行NSCT分解为低频系数和高频系数、对低频系数矩阵和各方向子带系数矩阵进行多方向微动得到多幅微动调制图像、将各微动调制图像与原子带图像相减以得到多幅微动变化图像、引入视觉竞争机制取模极大值进行竞争以得到强化的各子带边缘图、设置合适的阈值去除各子带边缘图中的噪声、对低频子带粗边缘图及同一尺度内各方向子带边缘叠加得到的各尺度粗边缘图进行中心细化以得到低频子带细边缘图及各尺度细边缘图，取或运算融合低频子带细边缘图与各尺度细边缘图，得到最终的融合边缘图。本发明提供的方法噪声适应性好，边缘检测完整且定位准确。
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公开(公告)号：CN101609549B
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN200910181634.0
申请日：2009-07-24
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种智能信息处理技术领域中的视频模糊图像的多尺度几何分析超分辨处理方法，用监控录像获取单帧模糊图像或多帧模糊图像，对输入模糊图像进行NSCT分解为低频系数和高频系数、采用NSCT域HMT模型进行模糊图像去噪、采用视觉侧抑制网络进行边缘细节的增强、采用HyperBF神经网络模型对低频系数和高频系数两部分的子带图像进行非线性插值、对经过处理的NSCT分解系数进行NSCT重构、引入多尺度Retinex算法进行符合人眼视觉感知的图像对比度调节。多帧模糊图像的处理分基于MGT域的图像融合的方法和基于MGT域非均匀插值的方法。本发明在不改变传统视频监控成像系统硬件情况下，能对视频图像中常见的噪声进行有效抑制，进一步提高模糊图像的分辨率和清晰度。
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公开(公告)号：CN100494919C
公开(公告)日：2009-06-03
申请号：CN200610011508.7
申请日：2006-03-17
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种船舶吨位智能测量系统及测量方法，测量系统包括设置在航道测量段两端岸壁上的各至少2个红外线传感器；设置在航道测量段两侧河床壁上的声纳阵列；设置在航道测量段上方和侧面的各一个图像拍摄装置；一用于控制声纳扫描、并将接收到的由红外线传感器输出的信号和声纳的信号发送到计算机的信号处理电路；图像拍摄装置采集的图像信息直接发送到计算机。本发明能及时准确地测量出船舶的总吨位、净吨位和实际装载吨位，相对于目前依靠人工观察、粗略估计的方法，具有自动化程度高，测量准确，效率高等优点，从而有助于航运部门实现自动化作业，提高统计数据的准确性，提高工作效率，提高航运业的智能化水平。
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公开(公告)号：CN113989164B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111404314.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种水下彩色图像复原方法、系统及存储介质。方法中提出了背景光偏移假设，并基于此建立背景光修正的水下成像模型，将水下图像分解为雾天图像和水下偏移分量；利用单目深度估计网络获得水下图像的相对深度并将其转化为绝对深度，结合深度图估计全局背景光并基于背景光偏移假设将水下图像背景光修正为雾天图像背景光；再利用非线性最小二乘拟合获得水下偏移分量，从而实现水下图像去水并得到雾天图像；最后，优化去水后的含雾图像的透射率，并结合修正后的背景光实现图像复原。因此，本发明提供的方法将水下图像复原问题转化为雾天图像复原问题，从而可以有效消除水下图像的颜色失真和雾状模糊。
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