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公开(公告)号：CN106447668B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201610722917.1
申请日：2016-08-25
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
Abstract: 本发明提出一种红外场景下基于随机取样和稀疏矩阵恢复的小目标检测方法。对单帧红外图像中每个像素位置进行随机取样，获取具有随机特性的红外图像；对随机取样后的红外图像进行补丁变换，将随机取样后的红外图像分割为多个没有重叠区域的小幅图像，并进行一维向量化处理，获得补丁变换后的二维矩阵；对补丁变换后的二维矩阵进行主成分分析，获得稀疏矩阵和低秩矩阵；对步骤稀疏矩阵采用补丁逆变换的方法进行图像恢复，分别获得对应的红外小目标图像和红外图像背景；使用低秩矩阵确定红外小目标检测中的分割阈值，根据所述分割阈值对红外小目标图像进行图像分割，检测出红外小目标。本发明方法简单、运算时间短。
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公开(公告)号：CN107292910B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201610225318.9
申请日：2016-04-12
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提出一种基于像素建模的移动相机下运动目标检测方法。对移动相机获取的视频图像序列进行归一化处；对图像进行归一化处理可以消除光照因素的影响；提取图像序列每帧图像的特征点，使用相邻两帧图像的特征点对应关系获取后一帧图像对应于前一帧图像的变换矩阵，使用变换矩阵更新前一帧图像的像素模型获取后一帧图像的像素模型，其中，图像序列第一帧图像的像素模型通过初始化获得；根据特征点和像素模型，计算获得检测目标所需的决策阈值和决策阈值最小数目；根据决策阈值和决策阈值最小数目判断图像中的像素点是属于背景像素还是属于运动目标像素，从而检测出图像中的目标。本发明检测结果不会出现孔洞现象，能够及时消除鬼影现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107403433A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201610340443.4
申请日：2016-05-20
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06T2207/30181
Abstract: 本发明提出一种复杂云背景下红外小目标检测方法，包括图像预处理、二次显著性区域检测和疑似目标分割、帧间虚警抑制三部分；具体为：对单帧图像先进行二维中值滤波，然后进行高通模板滤波；用频域残差法对单帧图像进行处理完成一次显著性区域检测，然后进行傅里叶变换和傅里叶逆变换完成二次显著性区域检测，最后用滑动窗口遍历单帧图像进行目标与背景的二值化分割，获得疑似目标；对图像序列进行间隔采样，对不同帧图像检测出的疑似目标进行帧间关联，使用最小欧氏距离法排除虚；然后用质心法提取图像中目标的单个像素点，从而在图像中标示红外小目标。本发明方法能够将复杂云背景下的红外小目标较为准确地检测出来。
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公开(公告)号：CN107356197B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201610301117.2
申请日：2016-05-09
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
Abstract: 本发明提供一种四象限探测器基于高斯分布的光斑定位方法，采用高斯模型等效激光光斑在四象限光电探测器光敏面上的光强分布，根据光斑中心坐标求解公式求解出或者或者然后通过查找标准正态分布表获得或者或者的值，从而求解出光斑中心坐标(x0，y0)。本发明提高了激光光斑中心位置的测量精度，同时在很大程度上降低了计算量，从而可以实时获得激光光斑中心位置。
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公开(公告)号：CN107356197A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201610301117.2
申请日：2016-05-09
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
Abstract: 本发明提供一种四象限探测器基于高斯分布的光斑定位方法，采用高斯模型等效激光光斑在四象限光电探测器光敏面上的光强分布，根据光斑中心坐标求解公式求解出或者 或者 然后通过查找标准正态分布表获得 或者 或者 的值，从而求解出光斑中心坐标(x0，y0)。本发明提高了激光光斑中心位置的测量精度，同时在很大程度上降低了计算量，从而可以实时获得激光光斑中心位置。
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公开(公告)号：CN107292910A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201610225318.9
申请日：2016-04-12
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提出一种基于像素建模的移动相机下运动目标检测方法。对移动相机获取的视频图像序列进行归一化处；对图像进行归一化处理可以消除光照因素的影响；提取图像序列每帧图像的特征点，使用相邻两帧图像的特征点对应关系获取后一帧图像对应于前一帧图像的变换矩阵，使用变换矩阵更新前一帧图像的像素模型获取后一帧图像的像素模型，其中，图像序列第一帧图像的像素模型通过初始化获得；根据特征点和像素模型，计算获得检测目标所需的决策阈值和决策阈值最小数目；根据决策阈值和决策阈值最小数目判断图像中的像素点是属于背景像素还是属于运动目标像素，从而检测出图像中的目标。本发明检测结果不会出现孔洞现象，能够及时消除鬼影现象。
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公开(公告)号：CN106447668A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610722917.1
申请日：2016-08-25
Applicant: 南京理工大学 , 西安西光创威光电有限公司
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明提出一种红外场景下基于随机取样和稀疏矩阵恢复的小目标检测方法。对单帧红外图像中每个像素位置进行随机取样，获取具有随机特性的红外图像；对随机取样后的红外图像进行补丁变换，将随机取样后的红外图像分割为多个没有重叠区域的小幅图像，并进行一维向量化处理，获得补丁变换后的二维矩阵；对补丁变换后的二维矩阵进行主成分分析，获得稀疏矩阵和低秩矩阵；对步骤稀疏矩阵采用补丁逆变换的方法进行图像恢复，分别获得对应的红外小目标图像和红外图像背景；使用低秩矩阵确定红外小目标检测中的分割阈值，根据所述分割阈值对红外小目标图像进行图像分割，检测出红外小目标。本发明方法简单、运算时间短。
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