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公开(公告)号：CN107392869A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710602140.X
申请日：2017-07-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘保持滤波器的人脸滤波算法，首先获取待滤波的人脸图像；接着将获取到的人脸图像进行压缩，减少计算量；然后将RGB颜色空间的人脸图像转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的人脸图像按照本发明提出的滤波算法进行滤波处理；而后将处理后的Lab颜色空间的人脸图像转换到RGB颜色空间；最后将图像进行放大并输出处理后的人脸图像。本发明能够不仅能满足人脸图像滤波较高的滤波要求，又有能效地保持图像的边缘信息，同时算法复杂度较低，计算效率较高，更加具有实用性，对后续提取人脸图像中的有用信息有着积极的意义。
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公开(公告)号：CN107392869B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201710602140.X
申请日：2017-07-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘保持滤波器的人脸滤波算法，首先获取待滤波的人脸图像；接着将获取到的人脸图像进行压缩，减少计算量；然后将RGB颜色空间的人脸图像转换到Lab颜色空间；再对得到的Lab颜色空间的人脸图像按照本发明提出的滤波算法进行滤波处理；而后将处理后的Lab颜色空间的人脸图像转换到RGB颜色空间；最后将图像进行放大并输出处理后的人脸图像。本发明能够不仅能满足人脸图像滤波较高的滤波要求，又有能效地保持图像的边缘信息，同时算法复杂度较低，计算效率较高，更加具有实用性，对后续提取人脸图像中的有用信息有着积极的意义。
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公开(公告)号：CN106840085B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201611184708.2
申请日：2016-12-20
Applicant: 长安大学
IPC: G01C5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多层信息融合的无人机测高方法，首先在无人机的不同空间位置装备若干个高度传感器，获得各个高度传感器在不同时间和空间的无人机高度观测数据；然后将每个高度传感器在不同时刻的观测值与该时刻之前两个时刻的估计值进行二步延迟时间融合，得出该高度传感器在不同时刻的时间融合估计值；然后将各个高度传感器同时刻的时间融合估计值进行空间融合，从而得到时空融合估计值；最后将步骤3得到的时空融合估计值和加速度计的测量数据进行基于参数辨识的自适应互补滤波融合，得到最终融合估计值。本发明计算量小，编程简单，在无人机测高领域应用价值明显。
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公开(公告)号：CN106840085A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611184708.2
申请日：2016-12-20
Applicant: 长安大学
IPC: G01C5/00
CPC classification number: G01C5/005
Abstract: 本发明公开了一种基于多层信息融合的无人机测高方法，首先在无人机的不同空间位置装备若干个高度传感器，获得各个高度传感器在不同时间和空间的无人机高度观测数据；然后将每个高度传感器在不同时刻的观测值与该时刻之前两个时刻的估计值进行二步延迟时间融合，得出该高度传感器在不同时刻的时间融合估计值；然后将各个高度传感器同时刻的时间融合估计值进行空间融合，从而得到时空融合估计值；最后将步骤3得到的时空融合估计值和加速度计的测量数据进行基于参数辨识的自适应互补滤波融合，得到最终融合估计值。本发明计算量小，编程简单，在无人机测高领域应用价值明显。
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