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公开(公告)号：CN111784815B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202010631244.5
申请日：2020-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于透射窗的被动非视域半影成像方法，涉光学成像领域。解决了现有的被动非视域成像系统应用范围局限的问题。步骤一、发光的目标物体通过遮挡物上的透射窗入射至接收面上，在接收面上形成半影，通过相机采集接收面上所形成的半影的图像，并将采集的图像发送至上位机；步骤二、上位机根据接收的图像，获得半影强度向量y；步骤三、根据目标物体和半影所在场景中的物理位置，获得目标物体的正向传输矩阵A；步骤四、根据获得的半影强度向量y和正向传输矩阵A，获得目标物体的强度向量f；步骤五、根据目标物体的强度向量f，获得目标物体图像f′。本发明主要用于对目标物体进行图像重构。
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公开(公告)号：CN115205327B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210551075.3
申请日：2022-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合历史库信息的红外小目标跟踪方法，包括以下步骤：创建目标离线库；创建目标在线库；对待测红外小目标轨迹进行特征提取，基于提取结果构建待测红外小目标融合特征；基于所述待测红外小目标融合特征确定分割阈值，通过所述分割阈值对待测红外小目标下一帧图像进行分割，得到疑似红外小目标点；将所述疑似红外小目标点分别与所述待测红外小目标融合特征和所述红外小目标共性特征进行对比，得到疑似红外小目标跟踪定位结果。本发明通过以上技术方案，提高了弱目标的检测成功率和精确度，解决了在长期跟踪过程中目标检测分割阈值不适配问题，能够实现鲁棒性目标跟踪。
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公开(公告)号：CN117011196A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311001772.2
申请日：2023-08-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组合滤波优化的红外小目标检测方法及系统，包括以下步骤：首先构建红外小目标图像块样本库，包括原始红外图像块和对应的目标标注掩码图作为训练样本。然后，为获得每个训练样本的最优滤波组合，将由滤波组合系数表示的组合滤波结果与目标标注掩码的均方差作为目标函数，利用拉格朗日法求解最优的滤波组合系数，通过对大量样本进行优化得到完备的先验样本库。最后，在应用推理的过程中，对测试图像进行滑窗获得图像块，并从先验样本库中找到最相似样本图像块，采用该样本的滤波组合系数对滑窗获得的图像块进行加权融合滤波，利用自适应阈值分割得到红外小目标，实现了红外小目标的检测。
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公开(公告)号：CN115311460B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210978743.0
申请日：2022-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种缓动背景下融合时空域信息的红外小目标检测方法，包括：获取输入图像，基于输入图像获取时空域加权融合背景估计图像；基于时空域加权融合背景估计图像与输入图像获取残差图像；计算残差图像中像元处的低阈值；基于残差图像与低阈值，采用低阈值分割法构建时域背景更新图像；计算残差图像中像元处的高阈值，将残差图像中大于高阈值的像元作为红外检测目标。本发明能够适应时序缓动背景和时序稳定背景的背景估计，在背景估计过程中动态调节时域及空域信息的占比，具有更精确的背景估计效果。
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公开(公告)号：CN117011196B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311001772.2
申请日：2023-08-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组合滤波优化的红外小目标检测方法及系统，包括以下步骤：首先构建红外小目标图像块样本库，包括原始红外图像块和对应的目标标注掩码图作为训练样本。然后，为获得每个训练样本的最优滤波组合，将由滤波组合系数表示的组合滤波结果与目标标注掩码的均方差作为目标函数，利用拉格朗日法求解最优的滤波组合系数，通过对大量样本进行优化得到完备的先验样本库。最后，在应用推理的过程中，对测试图像进行滑窗获得图像块，并从先验样本库中找到最相似样本图像块，采用该样本的滤波组合系数对滑窗获得的图像块进行加权融合滤波，利用自适应阈值分割得到红外小目标，实现了红外小目标的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115205327A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210551075.3
申请日：2022-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合历史库信息的红外小目标跟踪方法，包括以下步骤：创建目标离线库；创建目标在线库；对待测红外小目标轨迹进行特征提取，基于提取结果构建待测红外小目标融合特征；基于所述待测红外小目标融合特征确定分割阈值，通过所述分割阈值对待测红外小目标下一帧图像进行分割，得到疑似红外小目标点；将所述疑似红外小目标点分别与所述待测红外小目标融合特征和所述红外小目标共性特征进行对比，得到疑似红外小目标跟踪定位结果。本发明通过以上技术方案，提高了弱目标的检测成功率和精确度，解决了在长期跟踪过程中目标检测分割阈值不适配问题，能够实现鲁棒性目标跟踪。
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公开(公告)号：CN113658220B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202110836538.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/246 , G06F18/23213 , G06T7/00 , G06T7/136
Abstract: 本发明提出一种基于融合空间聚类分割与多重代价矩阵关联的群目标跟踪方法，首先，通过融合空间聚类分割的方法获得单帧红外图像中目标的量测信息，得到目标数量的有效估计，利用组合分群与类别判定方法获得群目标和单目标的量测信息；然后，针对单目标和群目标采取不同的关联跟踪策略，分别构造多重代价矩阵，进行轨迹与量测间的数据关联，有效避免了关联错误；最后，针对所有可能出现的关联结果，提出轨迹管理方法，实现单目标和群目标轨迹信息的更新。本发明基于目标的运动状态和图像特性，实现了群目标和单目标两类目标的稳定跟踪。
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公开(公告)号：CN115311460A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210978743.0
申请日：2022-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种缓动背景下融合时空域信息的红外小目标检测方法，包括：获取输入图像，基于输入图像获取时空域加权融合背景估计图像；基于时空域加权融合背景估计图像与输入图像获取残差图像；计算残差图像中像元处的低阈值；基于残差图像与低阈值，采用低阈值分割法构建时域背景更新图像；计算残差图像中像元处的高阈值，将残差图像中大于高阈值的像元作为红外检测目标。本发明能够适应时序缓动背景和时序稳定背景的背景估计，在背景估计过程中动态调节时域及空域信息的占比，具有更精确的背景估计效果。
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公开(公告)号：CN113658220A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110836538.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于融合空间聚类分割与多重代价矩阵关联的群目标跟踪方法，首先，通过融合空间聚类分割的方法获得单帧红外图像中目标的量测信息，得到目标数量的有效估计，利用组合分群与类别判定方法获得群目标和单目标的量测信息；然后，针对单目标和群目标采取不同的关联跟踪策略，分别构造多重代价矩阵，进行轨迹与量测间的数据关联，有效避免了关联错误；最后，针对所有可能出现的关联结果，提出轨迹管理方法，实现单目标和群目标轨迹信息的更新。本发明基于目标的运动状态和图像特性，实现了群目标和单目标两类目标的稳定跟踪。
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公开(公告)号：CN111784815A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010631244.5
申请日：2020-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于透射窗的被动非视域半影成像方法，涉光学成像领域。解决了现有的被动非视域成像系统应用范围局限的问题。步骤一、发光的目标物体通过遮挡物上的透射窗入射至接收面上，在接收面上形成半影，通过相机采集接收面上所形成的半影的图像，并将采集的图像发送至上位机；步骤二、上位机根据接收的图像，获得半影强度向量y；步骤三、根据目标物体和半影所在场景中的物理位置，获得目标物体的正向传输矩阵A；步骤四、根据获得的半影强度向量y和正向传输矩阵A，获得目标物体的强度向量f；步骤五、根据目标物体的强度向量f，获得目标物体图像f′。本发明主要用于对目标物体进行图像重构。
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