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公开(公告)号：CN103545612B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201310517900.9
申请日：2013-10-28
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提供一种用于动中通系统的卫星波束中心估计方法，该方法首先对采样得到的信标信号进行适当的滤波处理，通过简单的扫描运动使天线通过卫星波束中心位置，并在扫描过程中采集各点的扫描角度、角速率和信号强度数据，最后利用一阶统计矩准确地计算出扫描到的波束中心位置。本发明解决了现有技术中的动中通系统卫星波束中心扫描计算方法容易受噪声干扰、精度不高、控制过程复杂等问题。本发明的用于动中通系统的卫星波束中心估计方法在噪声干扰下对不同波束宽度的卫星信号都能准确地估计出波束中心位置，具有扫描运动控制简单，计算量小，精度高等优点。
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公开(公告)号：CN102722697A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210152444.8
申请日：2012-05-16
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种无人飞行器视觉自主导引着陆的目标跟踪方法，首先将目标在连续两帧图像间的运动幅值按照“coarse-to-fine”的顺序划分为多个分辨率等级，通过离线训练的方式模拟不同等级下的先验运动并计算其对应的先验误差Jacobian矩阵，同时，由于每一层Jacobian矩阵的求取结合了训练时的先验知识，可以保证算法在迭代搜索目标的过程中能够有效地跳出局部极值，避免跟踪失败；采用模板图像目标区域的稀疏特征即FAST角点处的灰度值描述目标，相较于传统Lucas-Kanade算法在计算中常常用目标区域的所有像素点稠密的表达目标，运算复杂度大大降低。
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公开(公告)号：CN101950416A
公开(公告)日：2011-01-19
申请号：CN201010283402.9
申请日：2010-09-15
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T5/10
摘要： 本发明公开一种基于双边滤波的实时图像去雾增强技术，特别适用于恶劣气象条件下图像及视频的去雾增强，属于数字图像处理领域；具体为，估计输入的带雾图像的大气光向量值A，并推导出大气光幕图V，根据计算出的大气光向量和大气光幕图解算去雾图像的辐照度R，最后对计算出的辐照度进行增强。本发明通过基于暗元素的方法能精确估计大气光向量、基于双边滤波方法估计大气光幕，降低了计算的复杂度，可以保证图像的去雾效果；同时对双边滤波的方法进行改进，使得图像处理速度上有了质的提升。
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公开(公告)号：CN102722697B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201210152444.8
申请日：2012-05-16
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种无人飞行器视觉自主导引着陆的目标跟踪方法，首先将目标在连续两帧图像间的运动幅值按照“coarse-to-fine”的顺序划分为多个分辨率等级，通过离线训练的方式模拟不同等级下的先验运动并计算其对应的先验误差Jacobian矩阵，同时，由于每一层Jacobian矩阵的求取结合了训练时的先验知识，可以保证算法在迭代搜索目标的过程中能够有效地跳出局部极值，避免跟踪失败；采用模板图像目标区域的稀疏特征即FAST角点处的灰度值描述目标，相较于传统Lucas-Kanade算法在计算中常常用目标区域的所有像素点稠密的表达目标，运算复杂度大大降低。
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公开(公告)号：CN107169944B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201710266888.7
申请日：2017-04-21
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T5/50
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度对比度的红外与可见光图像融合方法。能够基于计算得到的多尺度对比度，根据各尺度分解细节范围的不同，分别确定各层尺度信息中红外图像和可见光图像的融合权重，设计相应的多尺度信息的融合策略，使红外与可见光融合图像具有更好的视觉效果。结合表征人类视觉特性的对比敏感度函数，提取具有视觉敏感性的多尺度对比度，突出视觉敏感性信息，使融合图像具有更好的视觉效果，能够增强观察者对场景的感知和重要目标的快速识别能力；本发明在结合表征人类视觉特性的对比敏感度函数的同时，考虑了视觉对比度掩盖效应，有效利用视觉敏感性特征来指导融合过程，使融合图像的视觉效果进一步增强。
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公开(公告)号：CN107085714B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201710321924.5
申请日：2017-05-09
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提供了一种基于视频的森林火灾检测方法，基于森林火灾烟雾独特的生长变化特点，通过对备选烟雾区域生长变化情况的判别分析来实现森林火灾烟雾检测，使得烟雾检测不容易受其他颜色和形状相近物体的干扰，同时也能有效排除其他形式运动物体的影响，具有较高的检测鲁棒性；同时本发明的森林火灾早期视频检测方法运用累加区域，并在一定帧数间隔内基于累加区域进行多次比较，使得对区域生长变化的判别分析具有更好的稳定性；本发明技术可以在森林火灾早期发生时，通过其烟雾的检测，有效解决远距离监控视频的火灾自动检测和报警问题。
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公开(公告)号：CN108564559A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810209129.1
申请日：2018-03-14
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提供了一种基于两尺度聚焦图的多聚焦图像融合方法，采用两尺度聚焦图融合的方法，并基于稀疏性扩散方程构建能量函数求解最终聚焦图中每个像素点来自两幅尺度聚焦图的概率，由此得到最终聚焦图，根据最终聚焦图求出融合图像。本发明聚焦图像边界处分割准确，得到的融合图像清晰度高。
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公开(公告)号：CN107085714A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710321924.5
申请日：2017-05-09
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提供了一种基于视频的森林火灾检测方法，基于森林火灾烟雾独特的生长变化特点，通过对备选烟雾区域生长变化情况的判别分析来实现森林火灾烟雾检测，使得烟雾检测不容易受其他颜色和形状相近物体的干扰，同时也能有效排除其他形式运动物体的影响，具有较高的检测鲁棒性；同时本发明的森林火灾早期视频检测方法运用累加区域，并在一定帧数间隔内基于累加区域进行多次比较，使得对区域生长变化的判别分析具有更好的稳定性；本发明技术可以在森林火灾早期发生时，通过其烟雾的检测，有效解决远距离监控视频的火灾自动检测和报警问题。
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