基于FDST和双通道PCNN的异源图像融合方法

    公开(公告)号:CN110009026A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910241540.1

    申请日:2019-03-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于FDST和双通道PCNN的异源图像融合方法,对多传感器的异源图像,先采用FDST工具将原始图像分解到多个尺度上,再对低频子带通过简单加权平均的方式进行融合,对高频子带通过双通道PCNN进行融合,最后通过FDST反变换得到融合图像。本发明技术解决方案简单,鲁棒性高,实用性强,能够很好地保持原始图像中的细节信息,增强异源图像信息在融合图像中表达的一致性,提升融合图像的质量,可以很好地解决目前异源图像融合方法性能不稳定、效率低下、部分特征缺失、意外引入瑕疵等问题。

    一种异源图像配准方法及系统

    公开(公告)号:CN115176274B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202080097152.1

    申请日:2020-06-08

    Abstract: 本发明公开了一种异源图像配准方法及系统,包括,利用Canny边缘检测算子对采集的图像进行边缘检测,结合曲率尺度空间策略提取边缘图像中的轮廓曲线段;基于全局和局部曲率的特征点检测策略检测轮廓曲线段中的特征点,分别得到特征点指向轮廓起点和终点方向的最近局部曲率极小值;根据局部曲率极小值计算邻域采样点数和特征点两侧邻域的邻域辅助特征点利用邻域辅助特征点与特征点构成特征三角形并计算特征三角形中特征点对应的角平分线向量和主方向;主方向指向特征点轮廓的凹侧,完成主方向分配。本发明方法具有显著性、精准性,对电力设备的图像配准场景具有较高的适应性。

    电缆早期故障智能检测系统
    17.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119199389A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411513144.7

    申请日:2024-10-28

    Abstract: 本发明公开了一种电缆早期故障智能检测系统,其核心在于结合FPGA与国产D2000CPU的混合架构,实现了高效的数据处理与故障辨识。该系统通过FPGA进行电缆电流信号的精确采集,并运用累计求和算法进行瞬态检测,有效验证了瞬态的发生及其单相类型。进一步地,D2000CPU利用ADALINE算法进行谐波特征提取,结合双阈值判断策略,实现了对电缆早期故障的高精度辨识。本发明数据处理速度快,抗噪声能力强,增强了系统的实时性,相应的检测策略的一个显著优点是易于硬件实现且具有精度高、速度快等优点。同时将原始电流数据上传到上位机中,具有很强的灵活性和可视化能力。

    一种检测方法和电子设备
    20.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118537287A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410370160.9

    申请日:2024-03-28

    Abstract: 本申请公开一种检测方法和电子设备,其中检测方法包括:获得对目标环境内的环境对象进行图像采集所得的第一图像集;确定所述第一图像集中图像上的特征点;确定相对应的特征点在所述第一图像集的满足相邻条件的不同图像中分别对应的距离;所述距离为图像上的不同特征点在图像上的距离;确定所述相对应的特征点在满足所述相邻条件的不同图像中分别对应的距离之间的距离差异;响应于所述距离差异满足差异条件,从满足所述相邻条件的不同图像中确定异常图像。

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