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公开(公告)号：CN104766283B
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201510177721.4
申请日：2015-04-15
Applicant: 中北大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种墓葬壁画图像的数字化修复方法，属于数字图像修复领域。该方法利用全变分数学模型对墓葬壁画图像进行分解，得到卡通图像；在优先级计算中加入结构因子项，并利用卡通图像驱动待修复边缘点的优先级计算；以优先级最大的点为中心构建修复块，并在已知区域搜索与其欧氏距离最小的样本块；计算修复块和样本块的均值像素差平方和，并与设定阈值进行比较，自适应地调整修复块尺寸，直到满足复制条件，进行样本块复制和边缘更新；最后，检查待修复区域，不为空则迭代上述步骤，直至完成修复。该方法克服了已有方法修复中产生的不连贯和过延伸等问题。本发明主要用于（但不限于）墓葬壁画图像的虚拟修复。
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公开(公告)号：CN104978745B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510359498.5
申请日：2015-06-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于图像变化检测技术领域，具体涉及一种高分辨率可见光图像目标变化检测方法。本发明主要解决现有方法直接对全局进行检测导致目标误检率高的问题。本发明高分辨率可见光图像目标变化检测方法包括以下步骤：(1)：输入图像I1和图像I2；(2)：对图像I1、I2处理得到结构图像I′1、I′2；(3)：将图像I1、I2、I′1、I′2分为方形块；(4)：计算I′1、I′2分块后相同位置间的熵值差；(5)：计算I1、I2分块后相同位置间的结构相似度；(6)：将熵值差和结构相似度分别按各自的判断条件判定，确定出存在变化目标的图像块；(7)：计算图像块的对数比差异图与均值比差异图，并将两幅图融合获得融合差异图；(8)：将融合差异图处理得到最终变化目标图像；(9)：保存并输出。
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公开(公告)号：CN103578105B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310533490.7
申请日：2013-11-01
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及图像处理领域中的图像配准方法，具体为一种基于区域特征的多源异类图像配准方法，对基准图像和待配准图像中进行聚类分割，得到两幅图像的分割区域；利用数字形态学从分割区域提取两幅图像的封闭轮廓；封闭轮廓删除，采用轮廓不变矩理论，引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略，获取最佳匹配轮廓对；以最佳封闭轮廓的质点为控制点，计算配准参数，实现两幅图像的配准。本发明克服了已有算法计算复杂、容易造成误匹配，导致配准精度低，甚至配准失败的缺陷，可应用于安全监测、机载多源图像融合、图像目标识别和跟踪等民用或军用领域。
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公开(公告)号：CN104331688A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410615920.4
申请日：2014-11-05
Applicant: 中北大学
CPC classification number: G06K9/183 , G06K9/3283 , G06K9/6287 , G06K2209/013
Abstract: 本发明公开了一种雷管外壳点阵字符识别方法，属于图像处理与模式识别领域。该方法具体包括：1.对采集到的字符图像进行灰度化和二值化预处理；2.针对不连续字符图像进行形态学滤波和近邻域搜索校正；3.利用连通域切分法得到单个字符区域图像；4.将字符边界到区域边界的距离作为识别特征值，利用最小距离分类器和多级识别法获得最终识别结果。本发明提供了一种适用于断裂字符的识别方法，解决了雷管外壳字符识别效果差的问题。本发明还可用于产品标签、车牌号码、打印文档等的识别，具有应用前景广和便于在系统模块上实现的优点。
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公开(公告)号：CN103530853A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310486819.9
申请日：2013-10-17
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及图像融合技术，具体为红外光强图像和红外偏振图像增强融合方法，解决现有红外融合图像固有的边缘区域失真、对比度低的问题。本方法按如下步骤进行：对红外光强图像和红外偏振图像分别进行支持度变换，得到低频图像和支持度序列图像；用数学形态学的顶帽变换分别提取明亮信息和黯淡信息；对明亮信息图像和黯淡信息图像增强；对两个最后一层的低频平均图像和两增强图像融合，得到低频增强融合图像；对低频增强融合图像和用取大法合成的支持度序列图像进行支持度逆变换得到最终的合成图像，该合成图像目标与背景的对比度增强，边缘区域失真低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119513726A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411687559.6
申请日：2024-11-25
Applicant: 中北大学
IPC: G06F18/2415 , A61F2/50 , A61F2/58 , A61F2/68 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/2134 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F3/01
Abstract: 本申请提供一种基于多源信息融合的假肢手操控脑力负荷测量方法和系统，能够综合瞳孔变化特性、脑电特征和功能性近红外光谱多源信息，构建时空卷积神经网络提取高辨识特征，搭建注意力机制多源信息融合模型融合瞳孔、脑电、近红外光谱特征，输入全连接神经网网络，实现截肢者假肢手操控脑力负荷的量化，为以用户脑力负荷为评价指标的假肢手易用性衡量提供客观方法。本申请解决了当前假肢手易用性评价依赖主观方法无法定量客观评价的问题。
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公开(公告)号：CN118967477A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411055431.8
申请日：2024-08-02
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及红外与可见光视频融合方法，具体为基于多智能体协同的红外与可见光视频融合算法。本发明构建了一个分布式多智能体视频融合系统，系统内的单一融合智能体基于融合有效度函数进行对应主差异特征最优融合策略的选择，针对主差异特征不止一个的情况，系统通过智能体间的协同交互选择最优融合结构。这种针对融合算法、规则、参数和结构变化间的组合实现自适应融合的方法，显著提高了红外与可见光视频的融合质量，解决了现有融合模型无法根据视频帧差异特征动态调整，造成融合效果差甚至融合失效的问题。
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公开(公告)号：CN113850823B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111105035.8
申请日：2021-09-18
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不同特征自动分割的树木提取方法。通过数据预处理从原始点云数据中删除高离群点和低离群点；将预处理后的点云数据以栅格格式逐点内插建立DSM，调整其分辨率大小，使其与航空正射影像一致；将航空正射影像数据反射光谱的归一化差异植被指数（NDVI）和激光雷达DSM数据的局部熵值结合在一起，作为树木提取特征；利用光照区域、阴影区域分离和直方图减法思想对树木区域进行提取，形成一种无需样本训练和迭代的高效树木提取算法。可应用于森林树种分类及生长状态监测，地物类别检测和三维城市建模等领域。
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公开(公告)号：CN115063310A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210646340.6
申请日：2022-06-08
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明为了实现对气缸盖鼻梁区热疲劳损伤的重点监测、获得高辨识度重构影像，提出了基于扇环插值的内壁多尺度热场图案的构造方法，先将气缸盖火力面划分成多尺度的热场区域，剖析内壁各区域易出现热疲劳损伤的机率，确定其分辨率；基于圆弧插补的思想，把划分好的多尺度热场区域离散成由多条圆弧点群组成的扇环区域；然后，对扇环区域内的每条圆弧分别进行插值得到扇环热场图案，再将各个扇环热场图案组合成多尺度热场图案。本发明重构出的有裂纹和无裂纹内壁影像较基于双线性插值方式构造热场图案的重构影像对比度提升了74.77%‑75.09%，结构相似度和峰值信噪比也略有提升，且更利于热疲劳损伤所导致的裂纹等缺陷的检测和非重点检测区域重构影像的质量提升。
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公开(公告)号：CN114998574A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210635371.1
申请日：2022-06-06
Applicant: 中北大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06N3/00
Abstract: 本发明涉及可见光和红外视频融合方法，具体为红外与可见光视频的拟态分层融合方法。首先，研究拟态章鱼的多拟态变换过程，剖析其多拟态原因；其次分析视频融合一般性过程与拟态章鱼多拟态过程之间的相似性，建立二者间对应关系，并确定视频拟态融合过程中的拟态变元类型及功能；然后对拟态变元进行分层，基于余弦相似性和加权思想构造融合有效度函数来逐层分析比较不同变元对各类差异特征的融合效果，从而分层选择最优拟态变元；最后通过变元间的优化组合实现红外与可见光视频的拟态分层融合。实验结果表明，本文方法在视频整体保留红外典型目标和可见光结构细节方面取得了显著成果，并且在定量分析和定性评价方面明显优于其他单一融合方法。
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