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公开(公告)号：CN110189277B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910486059.9
申请日：2019-06-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于经验模态分解的高动态范围图像可视化方法，涉及动态范围图像可视化方法领域；其包括步骤1：将原始高动态范围图像由RGB空间转换到HSV空间，提取亮度通道V通道作为灰度图像I(x,y)；步骤2：对灰度图像I(x,y)进行经验模态多尺度分解，得到分解结果；步骤3：根据分解结果和灰度图像I(x,y)计算局部对比度得到反射分量R(x,y)后，计算照度分量L(x,y)；步骤4：对照度分量L(x,y)进行重映射得到新的照度分量L'(x,y)，根据反射分量R(x,y)和新的照度分量L'(x,y)进行图像重构，得到色调映射后的图像；本发明解决现有方法强边缘处容易产生光晕和高亮区域出现过饱和现象的问题，达到了保留完整边界的同时滤掉纹理信息、消除光晕和过饱和现象的效果。
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公开(公告)号：CN115507959A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211284662.7
申请日：2022-10-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于红外成像目标特性分析及图像处理应用领域，提出了一种用于目标检测的红外辐射特性分析方法，实现了将红外传感器前端的物理信息与后端图像处理方法相结合，为遥感对地观测红外目标检测和识别任务提供了一种结合红外目标物理特性与传感器前端辐射传输过程的正、反演协同建模思路。其主要方案包括：红外图像成像基本辐射特征描述集的构建；典型红外场景以及遥感场景的辐射传输过程建模；针对特定红外目标辐射特征进行建模及分析；将红外目标数据库中的目标通过结合传输过程中的物理特性和自身辐射特性进行数值矫正，与仿真背景进行像素级融合；最后，获得多个波段下含有红外目标辐射特征的仿真数据。
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公开(公告)号：CN110674782B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910947684.9
申请日：2019-09-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于分数熵的红外弱小目标检测方法，属于原始红外图像处理及目标检测领域，解决现有技术的红外弱小目标检测困难的问题。本发明在获取的待检测的原始红外图像上建立滑动窗口，根据滑动窗口、滑动窗口的滑动步长和原始红外图像得到备用熵值图像；基于滑动窗口的滑动步长，按照从左往右、从上往下在原始红外图像上滑动一次滑动窗口，得到一个ROI区域，计算ROI区域的分数熵并将其赋值给备用熵值图像对应的像素，继续滑动窗口直到遍历完整个原始红外图像；将赋值后的分数熵图像中的像素值映射到空间[0，255]内得到熵值图像；将熵值图像进行形态学处理后，再确定目标位置与大小，并在原图上进行重定位，即得到检测结果。
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公开(公告)号：CN110378196B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910455352.9
申请日：2019-05-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合激光点云数据的道路视觉检测方法，属于无人驾驶领域，解决现有技术中的多传感器融合的问题。对点云数据和图像数据进行数据级融合；对图像数据中的各帧图像进行道路划分，划分后进行转换，得到光照不变空间图像；根据M估计样本一致性，对数据级融合后的点云数据进行平面拟合，得到点云数据粗划分结果；分别对数据级融合后的图像数据的各帧图像、光照不变空间图像、点云数据粗划分结果及各帧图像对应的数据级融合后的点云数据进行道路特征提取；将提取的道路特征分别送入两个随机森林进行训练，获取各像素点概率输出和各点云数据的概率输出；再用于构造各点云‑图像混合条件随机场获取道路区域。本发明用于道路视觉检测。
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公开(公告)号：CN108765335B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201810512059.7
申请日：2018-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像的森林火灾检测方法，涉及机器视觉工业应用中的智能识别技术领域，本发明包括读入初始图像，进行中值滤波得到去噪图；计算局部熵并归一化，得到局部熵图像；对局部熵图像进行形态学闭操作，再进行腐蚀，得到腐蚀图像；去噪图进行对数变换得到对数变换图像；计算对数变换图像中每个像素点的灰度共生矩阵，得到随机性，并对随机性进行归一化，得到随机性归一化图像；使用最大类间方差法对腐蚀图像和随机性归一化图像分别进行阈值分割，得到两个特征二值化图像；将两特征二值化图像中相对应的像素点分别进行与操作，得到最终输出图像，本发明不仅高效快捷，而且能够保证较高的准确度，具有实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111079765B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201911289613.0
申请日：2019-12-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图的稀疏点云稠密化及路面去除方法，涉及激光雷达数据处理及应用领域。本发明首先利用传感器参数矩阵对稀疏点云进行投影得到稀疏深度图，采用基于Delaunay三角剖分(DT)的线性插值方法得到粗糙稠密深度图，接着应用从稀疏深度图提取的掩模得到精细稠密深度图。在空间坐标系中对稀疏点云进行RANSAC地面拟合并去除，滤除离群点，然后投影得到无地面稀疏深度图并生成掩模，并对精细稠密深度图进一步应用，得到无路面精细稠密深度图。最后对这两种深度图进行反向投影，得到有路面和无路面的稠密点云。本方法能够在不结合其他数据的前提下对感兴趣的点云数据进行稠密化和路面去除，且速度较快，较好地保证了点云数据信息的有效性。
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公开(公告)号：CN110135344B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910405347.7
申请日：2019-05-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及基于加权固定秩表示的红外弱小目标检测方法，包括步骤：1：输入待处理红外图像；2：通过滑动窗遍历红外图像后构建红外块图像；3：通过交叠组稀疏计算权重系数并构造块图像；4：通过固定秩表示方法和加权L1范数构建目标函数，使用自表示方法将所述的红外块图像作为完备字典输入目标函数后，利用ADMM算法构造拉格朗日函数并求解字典矩阵和目标块图像；5：将所述目标块图像重构为目标图像；6：对所述的目标图像阈值分割，获取检测结果。测试表明，本发明对红外小目标具有良好的检测效果，极大程度地降低了虚警率、明显的提高了算法的鲁棒性，使算法的收敛速度得到了大幅提升、运行时间大幅度降低。
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公开(公告)号：CN108802708B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810862781.3
申请日：2018-08-01
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种基于序列重构的单光子计数外差探测方法，属于激光雷达探测领域，包括以下步骤：1.用光子计数探测器接收光子，产生光子脉冲序列，并记录脉冲序列时间间隔；2.以脉冲序列时间间隔为基础重构光子脉冲序列，得到重构脉冲序列；3.对步骤2的重构脉冲序列进行傅里叶变换，求得功率谱后，以信号频率段内最大值确定为外差信号频率，本发明解决了现有单光子外差探测技术产生的失配时间间隔干扰光子间隔所对应的外差信号波形，减弱信号振幅强度的问题。
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公开(公告)号：CN111134689A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010089839.2
申请日：2020-03-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: A61B5/1455 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及光声信号处理及人体血糖检测应用等领域。提供了一种基于时频Teager-Kaiser能量的血糖浓度检测方法，其主旨在于提出一种检测精度高、抗干扰能力强的血糖浓度检测算法，实现为无创血糖检测技术。其主要方案包括，步骤1、输入待检测的血糖光声信号f(t)；步骤2、对步骤1中得到的血糖光声信号f(t)进行S变换，得到血糖光声信号的时频谱g(t,f)；步骤3、对步骤2中得到的血糖光声信号时频谱g(t,f)进行频率选择，得到精细化的时频谱 步骤4、使用步骤3中得到的精细化时频谱 计算Teager-Kaiser能量，并记为E(t)；步骤5、使用线性回归模型对步骤4得到的E(t)，进行预测，得到检测结果，并输出。本发明用于血糖浓度检测。
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公开(公告)号：CN111027496A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911296343.6
申请日：2019-12-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空时联合局部对比度的红外弱小目标检测方法，涉及红外图像处理及弱小目标检测领域；其包括S1：构建3×3大小的滑动窗口，遍历原始序列图像的第k帧图像，通过空域滤波得到第k帧图像的空域局部对比度响应图；S2：计算连续帧图像的方差值St，再结合相邻三帧图像的方差值图像，通过时域滤波得到第k帧图像的时域局部对比度响应图；S3：分别将时域检测结果与空域检测结果作归一化处理，并采用乘性融合方式将二者结合，得到第k帧图像的空时联合局部对比度响应。本发明充分利用空间信息与时间信息，解决现有方法导致的红外弱小目标检测精度低，场景鲁棒性等问题，提高在复杂背景下的红外弱小目标检测中的检测性能、低虚警率、提高算法的鲁棒性。
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