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公开(公告)号：CN103884431A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201310754286.8
申请日：2013-12-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01J5/00
CPC classification number: G06T7/70 , G01J5/10 , G01J2005/0077 , G06T5/001 , G06T2207/10048 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明公开了一种平面地表环境中地下建筑的红外成像探测定位方法，包括：获取地下建筑经地层调制后所形成的原始红外图像g0，并确定地下建筑在原始红外图像g0中的大体位置的局部红外图像g；设置迭代终止条件，并设定高斯热扩散函数的初始值h0；以所述局部红外图像g作为初始目标图像f0，根据所述高斯热扩散函数的初始值h0，利用最大似然估计算法迭代求解热扩展函数hn和目标图像fn；判断是否满足迭代终止条件，如果满足，则本次迭代求解得到的目标图像fn即为最终的目标图像f；若不满足，则继续迭代计算。本发明方法通过对地下建筑经地层调制后所形成的红外图像进行反调制处理，不仅使原来地下建筑的红外图像显示更清晰，还可以反演地下建筑的真实结构。
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公开(公告)号：CN103679134A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310408244.9
申请日：2013-09-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种对海目标红外成像识别装置，包括：主处理板和显示板，所述主处理板包括图像收发模块（101）、总线控制模块、数字信号处理器模块、图像数据存储模块、通信接口模块、非均匀性校正片上系统（SoC）、多级滤波专用集成电路（ASIC）、标记专用集成电路（ASIC），完成图像的预处理和目标的识别与跟踪，所述显示板包括图像收发模块（102）、图像实时显示控制模块、显示数据存储模块。本发明有效地保证了动平台上对海目标自动目标识别的实时性、稳定性和可靠性，同时由于SoC/ASIC的运用，有效地降低了装置的功耗。
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公开(公告)号：CN102968646A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210411259.6
申请日：2012-10-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的车牌检测方法，首先将原始彩色图像转换为梯度图像；然后结合Adaboost快速检测且虚警率低的特点，采用多尺度遍历搜索方式对车牌目标进行检测；最后将检测结果二值化和形态学处理，根据国内车牌字符特点对检测结果进行评判，标记车牌区域与准伪车牌区域。进一步，还提取准伪车牌区域特征，采用SVM对准伪车牌区域进行多尺度遍历识别，最后对识别结果评判输出。本发明采用梯度图像表示方法，从而将车辆牌照外观表现形式实现统一，利用Adaboost多尺度遍历搜索方式，能快速、有效地从复杂场景中提取出不同车牌；最后结合SVM对准伪车牌区域进行识别，进一步降低了虚警提高了检测率；其在道路交通监控、停车场管理等方面有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN102663377A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210067861.2
申请日：2012-03-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种基于模板匹配的字符识别方法，属于模式识别与图像处理技术领域，具体涉及图像匹配及识别，本方法可以对字符图像进行识别。目的是开发一种简单快速有效的字符识别方法，从而能够获取图像中的字符信息。本发明主要包含如下几个处理单元：图像尺度变换、图像二值化、图像归一化、模板匹配及字符判别。在整个处理过程中，对OTSU分割、图像缩放、上下文信息、模板匹配等方法进行了综合的应用。本发明可以(但不限于)应用于实时的车牌识别系统中的字符识别模块。
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公开(公告)号：CN101866484B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010193853.3
申请日：2010-06-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种图像中像素显著程度的计算方法，针对图像中的每个像素设计了一组多尺度范围内的邻域区域，通过采用L*a*b*颜色特征，分别计算出每个邻域区域内与该像素具有特征差异的像素，然后将这些具有差异性的像素在邻域区域内所占数量的比重当作该像素的显著程度。该方法考虑了像素在多个尺度上的计算，而且计算简单，容易实现。所得到的图像显著程度分布图不但与原图像具有相同的分辨率，而且在视觉上更具合理性，从而为基于显著程度的计算视觉应用提供鲁棒性良好的输入。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101853513B
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN201010192240.8
申请日：2010-06-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵的时空显著性视觉注意方法，步骤为：①提取短视频中的动态显著性图和静态显著性图；②将静态显著性图和动态显著性图联合生成最终显著性图；③胜者全赢；④返回抑制，将最终显著性图中最显著性的区域的像素值都置为零，得到了一个新的最终显著性图；⑤注意选择。在计算动态显著性时，本发明直接计算所有帧之间的动态显著性，仅仅计算当前帧的静态显著性图，这样很好地解决了现有方法存在的问题，节约了计算时间，并能更好地检测出动态显著性部分；另外本发明还运用了多尺度的方法计算了动态显著性，这样就能更好地计算出视频中不同大小物体的动态显著性，获得良好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN102013014A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010562293.4
申请日：2010-11-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感图像多类目标特征建模方法，属于遥感图像处理领域，用于遥感图像多类目标的检测识别，该方法首先根据目标的物理大小将感兴趣的多类目标进行分组，每一组指定一个分辨率，然后将各类目标的原始高分辨率遥感图像分辨率调整为相应的指定分辨率，从而得到分辨率不同的多组图像，并对分辨率相同的每组图像均进行如下处理：（1）目标分析；（2）特征提取；（3）特征量化；（4）建立基于共享特征的多类目标特征模型。本发明主要将多类目标的显著性特征和共享特征有效的结合起来，发明流程思想清晰，易于实现，而且目标类别易于扩展，模型具有较高的稳定性,可以有效的适应高分辨率遥感图像预识别的高要求。
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公开(公告)号：CN101894371A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN201010229180.2
申请日：2010-07-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种生物激励的自顶向下的视觉注意方法，步骤为：①提取所有的学习图的特征；②将同类型所有的学习图表示成均值向量和标准差向量；③获取待注意图的自顶向下的显著性图和自底向上的显著性图；④获取最终显著性图；⑤胜者全赢；⑥返回抑制，将最终显著性图中最显著性点所在区域的像素值都置为零，得到了一个新的最终显著性图；⑦注意选择。本发明在学习目标的表示时，仅仅利用了学习目标本身的特性，而没有考虑其所在的背景，这样的目标表示具有更强的鲁棒性，获得较好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN101799875A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN201010114137.1
申请日：2010-02-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了基于维数递增弱线性回归树的目标检测方法，其步骤为：①准备训练样本集(xi，yi)，i＝1，……，N，xi表示训练样本的特征值集合，yi为样本类别，N为训练样本数，N为自然数；②初始化训练样本权重为其中t为自然数，初始化时t＝1；③对样本集合进行循环计算，选定循环次数T，T为自然数每次循环都得到一个线性回归树作为弱分类器。等到T次循环完成后，再将T个弱分类器合成一个强分类器；④使用该强分类器对数字图像中的各个区域进行分类，从而判断是否为目标区域，完成目标检测。本发明方法提出采用线性回归树作为弱分类器，即每个弱分类器不再只含有一个特征，而是用线性回归树将多个特征进行有机的组合，提高了分类器的分类能力，当训练出的分类器用于图像中的目标检测时可以获得较高的检测率及较快的检测速度。
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公开(公告)号：CN106815553B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201611145007.8
申请日：2016-12-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘匹配的红外前视图像舰船检测方法，根据光学遥感图像建立港口先验模板图；根据飞行器返回的高度，俯仰角，滚转角，偏航角对模板图进行透视变换；对透视变换后的模板图和红外前视图分别提取边缘；模板边缘图和前视边缘图匹配，获得初始匹配位置；考虑到飞行器高度和姿态参数存在误差，提出局部精匹配方法进行精确定位和旋转角补偿；根据位置、旋转角度及模板信息确定前视图中的陆地区域和海域，对红外前视图的海域进行分割；对分割后的前视图进行斜矩形标记，获得初始疑似舰船目标；对初始疑似舰船目标进行并靠船分离、多特征检测排除虚警，获取舰船目标，可以适用于复杂港口背景下中低分辨率红外前视图中的舰船检测。
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