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公开(公告)号：CN108898625B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201810670576.7
申请日：2018-06-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种智能混合群体优化滤波方法法，首先按照权值对粒子进行分层；然后根据不同层粒子的数目，对不同层粒子进行相应的选择不同的运动方式；接着对粒子状态进行估计，将条件均值或具有极大后验概率密度的状态作为系统状态的估计值；然后对粒子状态进行更新，生成合适的建议分布，从而准确地估计目标在当前时刻的位置；最后对粒子状态进行预测，预测的目的是为了下一时刻能更准确的估计目标的状态，即是设计合适的先验分布函数。本发明方法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态，在复杂多变的场景环境中，表现出更高的跟踪准确性。
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公开(公告)号：CN111340833A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010106909.0
申请日：2020-02-20
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种最小二乘去干扰随机Hough变换的输电线提取方法，首先获取无人机拍摄的输电线图像；其次对获取的无人机拍摄的图像进行中值滤波处理；然后采用改进的Canny算子对处理过后的图像进行边缘检测，从而获取图像中粗边缘；接着采用随机Hough对获取的粗边缘图像进行多条导线分割处理；最后利用改进去干扰最小二乘法分别对所得分割区域的数据进行直线拟合，从而获取输电线边缘。本发明可以有效的进行最终导线的获取。
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公开(公告)号：CN111275698A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010087143.6
申请日：2020-02-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了基于单峰偏移最大熵阈值分割雾天道路能见度检测方法，获取雾霾天气下道路交通图像，对获得的交通图像进行灰度值处理，获取灰度值图像，对灰度值图像进行计算，获取灰度值分布最密集的数值，根据计算所得数值进行左向偏移操作，同时计算每一点灰度值对应的熵值并获取满足道路分割要求的阈值数值，根据所获取阈值进行最大熵道路分割，对道路分割后的图像获取连通带，在，获得的连通带区域内求取灰度值突变点，并灰度值突变点的中值处理获得天地分割线，由获得的天地分割线得出Vi值，进而求解大气能见度。本发明能够良好分割原图像的灰度图像，同时解决了基于区域生长与拐点算法计算慢、精度低等问题。
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公开(公告)号：CN110287847A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910532441.9
申请日：2019-06-19
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Alexnet-CLbpSurf多特征融合的车辆分级检索方法，采用Alexnet神经网络对图片进行分类处理，大大减少了车辆检索的时间，将HLS颜色特征与LBP纹理特征融合到Surf算法的特征描述子中去，提升了匹配的精度，具有良好的检测效果。
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公开(公告)号：CN109859145A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910145687.0
申请日：2019-02-27
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多级权重相对总变差的图像去纹理方法，获取带有纹理的图像；对获得的图像进行第一级权重相对总变差处理，获得减少无用纹理信息的图像；对获得的图像进行第二级权重相对总变差处理，获得突出边界景深信息的图像；对获得的图像进行确定参数权重相对总变差处理，获得边界平滑的图像；对获得的图像取并集，获得输出图像。本发明采用多级权重相对总变差的图像去纹理方法，首先对输入图像分别进行两级权重相对总变差处理和确定参数相对总变差处理，然后将两个结果取并得到输出图像，改善了纹理边界和结构边界区分度的不足，同时可以更好地去除靠近结构边界附近的纹理信息，提高了图像去纹理的性能，使其获得的图像更好地将结构信息和纹理信息分开，具有良好的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105976337B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610307360.5
申请日：2016-05-10
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中值引导滤波的图像去雾方法，获取雾霾天气下的图像；将获得的含雾图像转换到RGB颜色空间，并且获得各个像素点的R、G、B三个通道的值；对各个像素点的R、G、B三个通道值进行比较，获得最小值，从而得到图像的初始暗通道图像；根据获得的初始暗通道图像，计算大气光值A；根据透射率估计公式，得到粗估计透射率；通过中值引导滤波对粗估计透射率进行滤波，获得精准的透射率；将获得的图像以及获得的大气光值A和获得的透射率代入大气光成像模型方程反向求解即获得去雾图像。本发明在实现对透射率进行精确优化的同时还对暗通道先验对大气光估计的过程进行了优化，同时具有更快的运算速度，更加具有实用性。
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公开(公告)号：CN108389175A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810387078.1
申请日：2018-04-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了融合变差函数和颜色衰减先验的图像去雾方法，首先获取雾霾天气下交通图像；然后将得到的RGB颜色空间的雾化降质图像转换到HSV颜色空间，求取颜色衰减先验下的天空区域，并用变差函数判断出图像的天空区域；接着根据两者所判断出的天空区域求取图像大气环境光值及场景透射率；最后根据大气散射模型对图像进行处理，再使用自动色阶法对图像色彩进行矫正后，输出处理后的雾化降质图像。本发明在选取图像大气环境光值及场景透射率相比于传统方法有很大的优势，复原后图像失真较小，对图像的进一步处理以及准确获取图像信息有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN107784639A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201711064600.4
申请日：2017-11-02
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机遥感图像改进多边滤波去噪方法，首先获取待滤波的遥感图像；接着将获取到的遥感图像由RGB颜色空间转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的遥感图像分别计算脉冲权值、空间相似度、亮度相似度、梯度相似度和局部均值等滤波器系数；而后按照本发明提出的多边滤波器进行滤波处理；最后将去噪处理后的Lab颜色空间的遥感图像转换到RGB颜色空间并输出。本发明能够较好地滤除遥感图像中的脉冲噪声，与双边滤波相比去噪后图像的信噪比有显著提升，算法实用性较强，对提高遥感图像质量和提取有用信息有着积极的意义。
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公开(公告)号：CN107492094A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710601296.6
申请日：2017-07-21
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06T7/0008 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06T2207/10004 , G06T2207/30164
Abstract: 本发明公开了一种高压电线绝缘子的无人机视觉检测方法，获取高压电线绝缘子图像；将高压电线绝缘子图像由RGB模型转换成HSV模型；采用十字梯度搜索法检测HSV模型的亮度分量，获取方向梯度及空间亮度相似度，生成前景图像；采用8邻域连通域分割法对经过前景图像进行连通域分割，获得绝缘子连通域图像；采用LOG算子对绝缘子连通域图像进行边缘提取得到图像的边缘信息；采用8邻域的边缘跟踪方法对图像边缘点进行8邻域边缘归类；对经过8邻域边缘归类获得的像素类组，分组进行边缘直线检测，显示识别出的绝缘子轮廓。本发明可获得完整的绝缘子连通域图像，有效的提高了绝缘子的识别准确率；同时有效的提高了运行速度，并降低了计算的复杂程度。
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公开(公告)号：CN107392869A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710602140.X
申请日：2017-07-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘保持滤波器的人脸滤波算法，首先获取待滤波的人脸图像；接着将获取到的人脸图像进行压缩，减少计算量；然后将RGB颜色空间的人脸图像转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的人脸图像按照本发明提出的滤波算法进行滤波处理；而后将处理后的Lab颜色空间的人脸图像转换到RGB颜色空间；最后将图像进行放大并输出处理后的人脸图像。本发明能够不仅能满足人脸图像滤波较高的滤波要求，又有能效地保持图像的边缘信息，同时算法复杂度较低，计算效率较高，更加具有实用性，对后续提取人脸图像中的有用信息有着积极的意义。
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