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公开(公告)号：CN103065130A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210594903.8
申请日：2012-12-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种三维模糊空间目标识别方法，属于数字图像模式识别领域，目的在于当图像出现高斯散焦模糊情况时能够精确地识别出目标的类别。本发明包括获取模板目标多视点特性视图步骤、建立模板目标模糊不变矩库步骤、归一化处理步骤、计算待识别目标模糊不变矩步骤、归一化待识别目标模糊不变矩步骤和目标识别步骤。本发明利用三维模板目标模型建立模板目标模糊不变矩库；将待识别目标图像的模糊不变矩与模板目标模糊不变矩库作比较，识别出目标的类别；处理过程对数据归一化，可有效均衡各特征量对识别结果的影响，进一步提高目标识别率；算法实现简单、运算量小、鲁棒性好，在成像目标出现较大高斯模糊条件下也能获得较高的识别率。
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公开(公告)号：CN102184525B
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201110098209.2
申请日：2011-04-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于噪声空间特性的非线性滤波去噪方法，过程为：①输入红外成像探测器探测到的图像f；②创建一幅与图像f大小相同，灰度值却全为0的图像g；③对带噪声的图像f进行单点去噪；④对带噪声的图像f进行两点去噪：⑤对带噪声的图像f进行三点去噪；⑥令图像g中经过单点去噪、两点去噪及三点去噪修改后灰度值还为零的像素的灰度值为图像f该点的灰度值。本发明弥补了传统非线性滤波去噪方法去噪时的盲目性，充分利用噪声空间特性和目标空间特性的差异，从而能在去噪的同时较好的保留图像的细节和图像的边缘，便于图像校正、目标识别等后续处理工作的展开。
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公开(公告)号：CN100554869C
公开(公告)日：2009-10-28
申请号：CN200710052727.4
申请日：2007-07-11
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种基于彩色结构光的二维三频解相测量方法，步骤为：①制备三幅由二种频率相同的不同的三原色正弦光复合而成的光栅；②投影光栅到被测物体，利用二台相同CCD摄像机拍摄，获得24幅照片；③对拍摄的照片进行解相，得到各照片上各个像素点的X方向和Y方向上的相位值；④对两个相位值进行匹配，计算出各点的三维坐标。本发明克服了一唯方向上编码的缺陷和匹配精度不高的缺点，使得编码匹配更为有效和精确。避免了机械测量方法中因为接触变形所引起的测量误差，提高了测量精度；无需通过二维扫描来获取三维信息，提高了测量速度；可以同时记录物体的色彩信息，使反求工程从物体三维形状的获取进一步延伸到物体色彩的反求。
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公开(公告)号：CN109190742B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201810968596.2
申请日：2018-08-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，并公开了一种基于灰度特征的编码特征点的解码方法。该方法包括下列步骤：(a)提取待处理图像中每个编码标志点的边缘并将其拟合为闭合区域，即所述编码标志点的中心圆；(b)以编码标志点的中心圆为中心，确定编码环中的多个同心圆环，计算每个同心圆环的特征灰度值，并设定灰度阈值；(c)将多个同心圆环的特征灰度值逐个与灰度阈值比较获得每个同心圆环的编码，所有同心圆环的编码即为编码序列，将该编码序列值转换为编码值，即实现解码。通过本发明，有效解决在大视场测量过程中出现离焦图片中编码标志点无法正确解码的问题。
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公开(公告)号：CN104537620B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410844605.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T5/00 , G06T2207/20004 , G06T2207/20012 , G06T2207/20056
Abstract: 本发明公开了一种方向自适应图像去模糊方法，包括以下步骤：(1)定义方向自适应总变分(Total Variation)TV正则化图像去模糊最小化代价函数；(2)引入辅助变量d1＝Hu，d2＝▽xu，d3＝▽yu将步骤(1)中的无约束最小化问题转换为有约束问题；(3)引入惩罚项将步骤(2)中的有约束问题转化为新的最小化代价函数；(4)使用交替最小迭代策略将步骤(3)中的最小化问题转换为关于变量的u,d1,d2,d3的交替最小求解问题。通过迭代运算最终恢复出原清晰图像u。与现有技术相比，本发明方法将局部方向信息引入最大后验概率(Maximum a posteriori)MAP算法框架，得到新的方向自适应代价函数，克服了传统TV正则项恢复图像边缘模糊的问题；且能够针对复杂模糊类型或具有丰富纹理图像进行恢复。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103761730B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310753635.4
申请日：2013-12-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种知识约束的公路车辆红外图像气动光学效应校正方法，该方法先建立车辆模板和多尺度公路模板，再使用多尺度公路模板提取高超声速条件下实时模糊图像中的公路区域；利用HU矩约束的最大似然估计算法校正气动光学效应图像中的公路区域，得到公路区域校正图像；使用车辆模板在公路区域校正图像中匹配车辆区域位置，得到所要提取的车辆区域；利用HU矩约束的最大似然估计算法校正车辆区域，得到车辆区域校正图像。本发明是由粗到细递推的处理，达到可感兴趣区准确校正，可大幅提高校正算法效率和精度，满足高超声速飞行器光学成像探测技术发展的需求。本发明可大幅提高校正算法效率，适应高超飞行器导航、制导和遥感的需要。
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公开(公告)号：CN103093425B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210594906.1
申请日：2012-12-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种气动热辐射指纹库的建立方法，包括：（1）获取红外成像系统的多幅气动热辐射退化图像，形成气动热辐射退化图像序列；（2）求取气动热辐射退化图像序列中的每一幅图像与基准图像之差值即差值图像；（3）对每一幅图像的差值图像进行二维曲面拟合，获得其在对应热流密度下的二维曲面多项式；（4）对多个二维曲面多项式中相同项的系数进行处理，通过拟合建立各相同项的系数关于热流密度的关系式，即确定为气动热辐射指纹库。本发明还公开了通过上述方法建立的指纹库在校正热辐射图像中的应用。本发明的方法能有效降低气动热辐射产生的背景噪声并提高气动热环境中的图像质量。
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公开(公告)号：CN104537620A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410844605.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T5/00 , G06T2207/20004 , G06T2207/20012 , G06T2207/20056
Abstract: 本发明公开了一种方向自适应图像去模糊方法，包括以下步骤：(1)定义方向自适应总变分(Total Variation)TV正则化图像去模糊最小化代价函数；(2)引入辅助变量d1＝Hu，d2＝▽xu，d3＝▽yu将步骤(1)中的无约束最小化问题转换为有约束问题；(3)引入惩罚项将步骤(2)中的有约束问题转化为新的最小化代价函数；(4)使用交替最小迭代策略将步骤(3)中的最小化问题转换为关于变量的u,d1,d2,d3的交替最小求解问题。通过迭代运算最终恢复出原清晰图像u。与现有技术相比，本发明方法将局部方向信息引入最大后验概率(Maximum a posteriori)MAP算法框架，得到新的方向自适应代价函数，克服了传统TV正则项恢复图像边缘模糊的问题；且能够针对复杂模糊类型或具有丰富纹理图像进行恢复。
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公开(公告)号：CN103745450A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310753610.4
申请日：2013-12-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 机场飞机目标图像气动光学效应校正方法，属于数字图像处理技术，解决现有机场图像气动光学效应校正方法实时性差、校正效率低的问题。本发明包括两个步骤，地面知识准备步骤包括获取正视影像图和生成正视参考图子步骤；实时遥感飞行处理步骤包括获取实时图像、选取子参考图、透视变换、目标机场光学图像校正、模板匹配提取机场跑道区域、机场跑道图像校正、分割检测疑似飞机目标区域、疑似飞机目标区域校正、疑似飞机目标区域回填、机场跑道区域回填子步骤。本发明将校正范围约束在机场区域内，集中在疑似飞机目标区域上，提高了实时性，改善了校正效果，适用于高超声速飞行器对遥感、探测、导航和制导过程中获取的机场图像进行气动光学效应校正。
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公开(公告)号：CN103075998A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201210594277.2
申请日：2012-12-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于航天技术与计算机视觉交叉的领域，为一种单目空间目标测距测角方法。步骤为：①接收单个相机拍摄的空间目标的一帧图像，即实拍图像Q；②实拍图像Q进行预处理，将空间目标从背景中提取出来，得到预处理后的图像S；再根据预处理后的图像S进行目标检测，如果空间目标完全处于相机视场中，则进入③，否则进入⑤；③对空间目标进行特征提取及姿态识别；④计算空间目标的三维形心距离Δp和姿态角；⑤继续处理，直到全部图像处理完成。本发明方法过程简单，本发明方法只需知道目标的三维结构和尺寸信息即可，不需要目标为合作目标，也不需要在目标上设置任何星标，具有测距范围较广，精度较高的特点。
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