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公开(公告)号：CN105844627B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201610159838.4
申请日：2016-03-21
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的海面目标图像背景抑制方法。包括：选取复杂场景下海面目标的成像数据，预处理后按照一定的比例分成训练集L1和验证集L2；用训练集L1训练卷积神经网络，并用验证集L2对网络模型调优，得到背景预测模型B‑Mod；对待抑制的海面目标图像，预处理后输入背景预测模型B‑Mod，计算出每个像素的背景抑制分量；将每个像素的所有背景抑制分量加和平均得到背景抑制量；利用背景抑制量进行适当的函数映射,可以得到背景抑制后的图像。本发明根据海面目标图像中目标和背景的差异性，利用深度学习的方法获取图像中每个像素的背景抑制量，通过实验验证了该方法对海面目标图像的背景具有显著的抑制效果。
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公开(公告)号：CN106934455A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710078795.1
申请日：2017-02-14
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于CNN的遥感影像光学适配结构选取方法及系统。其中，方法的实现包括：学习阶段，利用从遥感图像中选取的目标光学适配结构作为学习样本，设计出一种光学适配结构自动选取CNN模型；选取阶段，将待选取遥感影像切割成若干片元，经CNN分类模型，识别其中的适配结构，并用非极大值抑制滤掉低适配率的重复区域，最后通过基于相关峰的独特性分析(主次峰值比、最高锋锐度)，确保识别的光学适配结构在遥感影像中没有重复模式。首次将CNN应用到光学适配结构自动选取上，考虑了光学适配结构的稳定性、独特性，能较好的选出光学适配结构，能适应多个尺度和旋转，具有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN101901498B
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN200910273530.2
申请日：2009-12-31
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06T17/00
摘要： 人体冠状动脉血管的递推建模方法，属于数字图像处理与医学成像的交叉领域。本发明首先在由心脏切片图像建立的心脏和冠状动脉血管静态模型的基础上，同时考虑心脏的法向和切向的运动以建立它们的运动模型，然后进一步将从实际单臂X射线造影图像数据重建得到的个体三维冠状动脉血管树与冠状动脉血管模型作差异比较，若拓扑差异较大，则构建新的特异性冠状动脉血管模型，反之，则对两者进行融合，以获得更具一般性的冠状动脉血管模型。本发明可以通过递推的方式不断更新模型以得到一个更加接近人体生理实际的冠状动脉血管模型以及其他具有特异性的冠状动脉血管模型，为临床治疗或研究提供客观的指导和参考。
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公开(公告)号：CN101763642B
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN200910273525.1
申请日：2009-12-31
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 一种用于冠脉造影三维重建的匹配方法，属于数字图像处理与医学成像的交叉领域，目的是满足临床医学上心血管疾病的辅助检测以及手术导航的特殊要求。本发明包括模型指导造影图血管段匹配以及造影图血管点匹配两个步骤。本发明使用多尺度的血管树模型，更好地指导血管匹配，同时可以很好的解决个体差异性的问题，通过迭代匹配及搜索势能最大下降方法，提高了血管段和血管点的匹配精度。本发明可以得到很好的血管造影匹配结果，解决了由多视角血管造影图进行可靠的自动三维重建难题。
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公开(公告)号：CN101509782B
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN200910061093.8
申请日：2009-03-09
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G01C21/30
摘要： 本发明公开了一种小型地标捕获定位方法，属于目标自动识别与导航制导定位领域，其步骤为：1)建立小型地标与场景显著地物间的空间约束关系以及显著地物参考图；2)依据获取的显著地物实时图像检测场景显著地物；3)依据小型地标与显著地物间的空间约束关系限定显著地物实时图像的匹配搜索区域，在这个匹配搜索区域内对小型地标进行匹配，得到小型地标粗匹配点；4)在显著地物实时图像中，以粗匹配点为中心确定小型地标的感兴趣搜索区域；5)在感兴趣搜索区域进行小型地标的精确定位。本发明精确捕获定位复杂地面场景中的小型目标，从而准确实施对飞行器实时导航制导位置修正。
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公开(公告)号：CN116524367A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310385765.0
申请日：2023-04-12
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种物理可实现约束的车辆目标反识别方法、系统及存储介质，属于深度学习方法的对抗攻击领域，方法包括：训练阶段：获取物理世界对抗目标车辆的遥感图像；确定对抗块在所述遥感图像中的生成位置及大小；根据对抗块生成位置及大小生成相应的随机初始对抗块，得到对抗样本图像；将所述对抗样本图像输入车辆检测网络，训练对抗块颜色组成，直至损失收敛或者达到设定的训练次数，输出训练好的对抗块；预测阶段：利用训练好的对抗块进行物理可实现约束的车辆目标反识别。本发明的方法具有物理可实现性及较高的适用性，可应用于特种车辆针对深度神经网络车辆检测器的外观防护处理，增强特种车辆在面对深度神经网络车辆检测器时的隐蔽性。
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公开(公告)号：CN106934455B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201710078795.1
申请日：2017-02-14
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于CNN的遥感影像光学适配结构选取方法及系统。其中，方法的实现包括：学习阶段，利用从遥感图像中选取的目标光学适配结构作为学习样本，设计出一种光学适配结构自动选取CNN模型；选取阶段，将待选取遥感影像切割成若干片元，经CNN分类模型，识别其中的适配结构，并用非极大值抑制滤掉低适配率的重复区域，最后通过基于相关峰的独特性分析(主次峰值比、最高锋锐度)，确保识别的光学适配结构在遥感影像中没有重复模式。首次将CNN应用到光学适配结构自动选取上，考虑了光学适配结构的稳定性、独特性，能较好的选出光学适配结构，能适应多个尺度和旋转，具有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN102359788A
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201110266278.X
申请日：2011-09-09
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于平台惯姿参数的序列图像目标递推识别方法，该方法在初始全图捕获结果的基础上，利用成像姿态参数对序列图像中目标点像素坐标进行递推预测，并结合局部检测识别的方法进行精确定位，缩小了序列图像目标识别过程中搜索范围，抑制背景图像对目标检测识别的干扰，减少了目标识别定位计算时间，有效的提高了目标识别的可靠性和定位精度，为动平台成像精确导航提供可靠、高效的目标识别策略。
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公开(公告)号：CN101826157B
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN201010158786.1
申请日：2010-04-28
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 一种地面静止目标实时识别跟踪方法，属于成像目标自动识别领域，目的在于能够对高分辨率序列图像中的小目标进行高准确率的识别，并将识别结果(目标位置)实时的反馈给伺服系统。本发明包括：模板生成步骤，低分辨率全局识别步骤，高分辨率局部识别步骤和状态转移判断步骤。本发明针对归一化积相关具有不受比例因子误差的影响和抗白噪声干扰能力强，但计算量较大的特点，采用低分辨率条件下场景匹配和高分辨率条件下局部精确匹配相结合的方法，减小了计算量，有效的解决了对高分辨率小目标的实时精确识别，满足了在高分辨率条件下对处理速度的实时性和识别精度的准确性要求，自适应性强，计算操作简单。
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公开(公告)号：CN101532841B
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN200810246317.8
申请日：2008-12-30
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公布了一种基于地标捕获跟踪的飞行器导航定位方法，属于导航与制导领域，用于对飞行器惯性导航系统进行误差修正。该方法具体为：飞行器沿航路捕获地标，每当捕获到一个地标，则启动飞行器定位。飞行器按照如下方式定位：采集飞行器在时刻t-Δt，t，t+Δt的位置相关测量数据，0秒＜Δt＜1秒，计算飞行器在地标坐标系中的坐标，再依据地标的大地坐标计算飞行器的大地坐标，最后使用飞行器的大地坐标对惯性导航系统进行定位误差修正。本发明中地标类型可为平面型或立体型，能在前视或下视成像条件下对地标进行捕获，通过采用三个相邻采样点测量数据计算飞行器的位置，有效提高了定位精度，可靠性好，适用于航迹规划中具有显著地标的飞行器导航定位。
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