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公开(公告)号：CN111351581A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010186528.8
申请日：2020-03-17
Applicant: 南京理工大学 , 南京谱数光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种控温红外热成像仪及其控温方法，包括红外热成像仪、红外热成像仪固定筒、第一热敏电阻、散热壳体和控温装置，红外热成像仪固定筒外侧壁上设有凹槽，红外热成像仪设置在红外热成像仪固定筒内，第一热敏电阻固定在红外热成像仪固定筒内且位于红外热成像仪的镜头旁，第一热敏电阻与红外热成像仪的电路板模块连接，实现测量红外热成像仪的环境温度；散热壳体的形状与红外热成像仪固定筒匹配，包裹红外热成像仪固定筒设置在散热壳体内；一部分设置在红外热成像仪固定筒上，另一部分设置在散热壳体外，散热壳体实现并加速控温装置与外界的热交换。本发明能够确保红外热成像仪所处环境温度恒定，具有高精度测温能力。
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公开(公告)号：CN111351581B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010186528.8
申请日：2020-03-17
Applicant: 南京理工大学 , 南京谱数光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种控温红外热成像仪及其控温方法，包括红外热成像仪、红外热成像仪固定筒、第一热敏电阻、散热壳体和控温装置，红外热成像仪固定筒外侧壁上设有凹槽，红外热成像仪设置在红外热成像仪固定筒内，第一热敏电阻固定在红外热成像仪固定筒内且位于红外热成像仪的镜头旁，第一热敏电阻与红外热成像仪的电路板模块连接，实现测量红外热成像仪的环境温度；散热壳体的形状与红外热成像仪固定筒匹配，包裹红外热成像仪固定筒设置在散热壳体内；一部分设置在红外热成像仪固定筒上，另一部分设置在散热壳体外，散热壳体实现并加速控温装置与外界的热交换。本发明能够确保红外热成像仪所处环境温度恒定，具有高精度测温能力。
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公开(公告)号：CN119991450A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510039302.8
申请日：2025-01-10
Applicant: 南京理工大学 , 天津中德应用技术大学 , 热微科技(天津)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时空域自适应一维滤波的条纹非均匀性校正方法，采用一维离散小波变换提取初始条纹非均匀性，结合时域均值滤波和空域水平方向一维加权引导滤波，构成时空域自适应一维滤波器。基于Median Absolute Deviation(MAD)从空域自适应调节滤波器参数，基于二维离散小波变换和一维边缘感知加权从强度域自适应调节滤波器参数。基于迭代校正策略，通过增加约束阈值，去除不准确的估计值，抑制误差累积，使滤波器具有收敛能力。本发明能够兼顾对场景的泛化能力、校正精度和计算效率，具有条纹非均匀性和场景边缘的分辨能力，实现不依赖场景变化和内容，自适应校正红外图像条纹非均匀性。
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公开(公告)号：CN119205532A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411250178.1
申请日：2024-09-06
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/60 , G06T5/90 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于消色差先验引导的无监督颜色恒常方法，涉及图像处理领域，包括：设计U型编解码颜色恒常网络模型，将网络公开大型无光源标签数据集作为训练集，输入网络模型进行训练；设计空间注意力机制，加入模型进一步提升性能；设计无监督训练方法，训练过程不依赖场景中光源实际颜色的知识，训练网络检测彩色图像转换成灰度或者梯度后的消色差像素，并根据损失函数梯度调整网络参数，直到最大迭代次数，输出网络模型；将带有真实光源标签的测试集图像输入训练好的网络模型，输出颜色校正的图像。经本发明改进后的网络模型在图像光源估计与真值的误差、图像的视觉效果和设备的兼容性得到了明显提升。
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公开(公告)号：CN118624019A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310209036.X
申请日：2023-03-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，包括以下步骤：S1：利用微光辐射定标光源系统，逐一对各种单色LED的光谱数据进行测量，并将光谱辐射分布数据建立LED离散光谱数据样本集C；S2：测量各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值；S3：计算目标色温的黑体辐射亮度分布；S4：利用量子行为粒子群算法对LED离散光谱数据样本集、各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值、P(λ,T进行处理，得到所有LED对应的电流系数，再通过插值计算得到实际驱动电流值；S5：在微光辐射定标光源系统中同时点亮所有单色LED，测量实际总输出光谱，通过p值和拟合优度系数GFC两个指标对实际总输出光谱进行光谱匹配评价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113673392B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202110909898.4
申请日：2021-08-09
Applicant: 南京理工大学 , 上海航天控制技术研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/75 , G06T7/13 , G06T7/194 , G06T7/246
Abstract: 本发明公开本发明的目的在于提供一种基于时空聚类的动目标检测方法，能够兼顾计算速度和检测稳定性，从图像序列中快速区分动态目标和静态目标，并对动态目标进行跟踪以确定目标在图像中的位置。本发明的动目标检测方法，包括如下步骤：(10)图像特征点提取：在初始帧对目标进行角点检测，提取图像特征点；(20)特征点航迹关联：对提取到的图像特征点进行跟踪检测，并用航迹进行关联；(30)航迹位移量聚类：根据背景运动与目标运动在图像坐标中位移的不同，通过聚类切割出运动特征点和背景特征点；(40)运动特征点空间聚类：根据不同目标在图像中的空间差异，将同一目标上的特征点航迹进行组合，不同目标上的特征点航迹进行区分，同时记录每个运动目标的航迹状态。
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公开(公告)号：CN113673385B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110900578.2
申请日：2021-08-06
Applicant: 南京理工大学 , 上海航天控制技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于红外图像的海面舰船检测方法，探测精度高、虚警率低、鲁棒性强。本发明的海面舰船检测方法，包括如下步骤：(10)红外图像预处理：对红外探测器采集到的包含舰船的海面图像进行预处理；(20)Dot‑Curve初步定位：对经预处理的红外图像进行Dot‑Curve提取，得到候选目标主副轴；(30)主副轴修正：基于残差分析理论，对候选目标主副轴的灰度曲线进行拟合，并对候选目标主副轴的位置进行修正；(40)特征提取：对候选目标进行特征提取，计算候选目标主副轴纹理特性和几何特性参数，架构特征集；(50)目标鉴别：比较需求项目和干扰项目的特征参数，对潜在目标进行特征分析、融合，获得需求目标。
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公开(公告)号：CN112700459B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202011638494.8
申请日：2020-12-31
Applicant: 南京理工大学 , 南京理工晟奥光电科技有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/187 , G06V10/28 , G06V10/762 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征信息融合的水平集红外图像分割方法。方法为：首先输入待分割红外图像，将轮廓曲线初始化为二值函数；然后构建灰度特征图像、局部熵值特征图像和局部标准差特征图像，并构建灰度拟合图像、熵值拟合图像和标准差拟合图像；接着比较特征图像和特征拟合图像的相似性差异，得到由灰度信息驱动的符号压力函数、由熵值信息驱动的符号压力函数和由标准差信息驱动的符号压力函数，将上述三个函数相加并归一化，获得最终的符号压力函数；最后将最终的符号压力函数代入水平集演化方程演化，并用高斯滤波器正则化每次的演化结果，直至方程收敛，输出分割结果。本发明提高了分割灰度不均匀红外图像的准确率和分割效率。
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公开(公告)号：CN116664446A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310783361.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于残差密集块的轻量级暗光图像增强方法，包括以下步骤：获取成对暗光图像数据集；构建条件生成对抗网络模型，包括设计基于残差密集块和通道注意力机制的轻量级生成器网络以及全卷积鉴别器网络；确定基于全局相似损失、结构相似损失、内容相似损失、色彩相似损失和局部纹理损失的多模态损失函数；训练并测试条件生成对抗网络模型。本发明能在RTX2080Ti显卡上以每秒36帧的速度处理400*600大小的暗光图像，通过本发明增强的暗光图像更符合人眼的观测习惯，在峰值信噪比、结构相似性等常用图像评价指标上表现优越。
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公开(公告)号：CN116309178A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310324928.4
申请日：2023-03-28
Applicant: 南京理工大学 , 南京理工晟奥光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应注意力机制网络的可见光图像去噪方法，涉及图像处理领域，包括：将噪声图像与真值图像作为训练集，输入U型全卷积网络模型进行训练；设计自适应通道注意力机制，加入模型进一步提升去噪性能，并根据损失函数梯度调整网络参数，直到最大迭代次数，输出网络模型；将带有噪声的测试集图像输入训练好的网络模型，输出清晰图像。经本发明改进后的网络模型在图像去噪上的峰值信噪比、结构相似性和处理速度得到了明显提升。
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