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公开(公告)号：CN118887101A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410929508.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/50 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06T5/70
Abstract: 本发明公开了一种用于黑暗场景的基于红外与可见光融合的图像处理方法，包括以下步骤：获取现有的图像数据，得到微光数据集与双光融合数据集；对微光数据集进行抗噪处理，得到微光训练数据集；基于红外与可见光融合，构建黑暗场景图像处理初始模型；使用双光融合数据集和微光训练数据集，对黑暗场景图像处理初始模型进行训练，得到黑暗场景图像处理模型；使用黑暗场景图像处理模型，进行实际的图像处理。本发明方法能在多种退化条件下产生具有高对比度和色彩保真的融合图像。本发明方法在模型训练的损失函数中结合了最大选择和视觉保真策略，使得融合结果具有良好的视觉质量。
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公开(公告)号：CN117408906A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311720917.4
申请日：2023-12-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种微光图像增强方法，包括获取待增强的原始微光图像；进行取反得到反转图像；进行高斯低通滤波得到预处理图像；进行第一次增强得到中间增强图像；变换到YCbCr空间对亮度分量进行增强后再变回RGB空间得到粗增强图像；根据粗增强图像将原始微光图像划分为深色系原始微光图像和浅色系原始微光图像；针对浅色系原始微光图像和深色系原始微光图像，分别进行针对性图像增强，完成原始微光图像的增强。本发明还公开了一种实现所述微光图像增强方法的系统。本发明将微光图像判定为深色系图像和浅色系图像，并针对性的进行图像增强；因此本发明不仅能够实现微光图像的增强，而且可靠性更高，精确性更好，图像增强效果更好。
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公开(公告)号：CN117315416A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311006314.8
申请日：2023-08-10
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/80
Abstract: 本发明涉及图像处理方法，提供一种基于感知增强结构块分解的多曝光图像融合方法，包括如下步骤：S1.获取多张曝光源图像，将每张所述曝光源图像中的每个图像块分解为感知增益、信号强度、信号结构和平均强度；S2.使用对数拉伸方法估计所述感知增益；S3.对所述感知增益、所述信号强度、所述信号结构和所述平均强度分别进行融合，以获取融合感知增益、融合信号强度、融合信号结构和融合平均强度，重建融合图像块；S4.对所有的所述融合图像块进行整合，获取最终的融合图像。本发明基于感知增强结构块分解的多曝光图像融合方法在不同曝光率下都能得到信息丰富且感知真实的结果。
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公开(公告)号：CN113866767B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111438706.2
申请日：2021-11-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于盲NCS的宽波束SAR自聚焦方法，包括获取雷达原始数据；通过雷达原始数据构建运动误差模型，并对运动误差进行分类；进行误差补偿和距离校正对运动误差模型进行处理，得到处理后信号模型；校正方位空变的运动误差；采用多参数优化问题分解为若干一维参数优化问题的方法，进行图像质量评估，并选出最优的参数补偿误差相位，进行自聚焦处理。本发明将宽波束下方位空变误差建模为了三次多项式，保障了模型精度；同时补偿了非空变误差和距离空变误差，引入NCS因子并将自聚焦处理建模为一个多参数的最优化问题，对方位空变误差进行补偿消除。本发明能适应全孔径自聚焦，且精度高，能够满足高分辨率成像要求。
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公开(公告)号：CN113822235B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111381684.0
申请日：2021-11-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于排列熵准测的CEEMD去噪重构信号方法及装置，该方法包括：步骤S1：对原始信号进行预处理，用以提高回波数据的信噪比；步骤S2：CEEMD重构；利用改进型CEEMD分解得到IMF分量，通过排列熵与最大类间方差法来确定IMF分界点，将IMF分界点及IMF分界点之后的IMF分量记作有用分量；步骤S3:重构信号；利用CEEMD重构之后的有用分量进行信号重构。该装置用来实施上述方法。本发明具有原理简单、效果更好、适用范围更广、能够提高信号去噪重构效果等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111947668A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010871052.1
申请日：2020-08-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于在线估计的木星探测器测角/测距组合导航方法，首先分别以探测器的位置和速度和木星的位置和速度作为系统状态量，根据轨道动力学建立系统状态模型，再通过测角敏感器获得星光角距量测量，通过X射线脉冲星探测器获得脉冲到达时间量测量，根据星光角距量测量和脉冲到达时间量测量分别建立星光角距量测模型和脉冲到达时间量测模型，使用无迹卡尔曼滤波在线估计修正木星的位置和速度，并获得探测器的位置和速度估计信息，本发明抑制了木星星历误差对导航精度的影响，为木星探测器提供高精度的位置及速度估计信息，对木星探测器自主导航具有重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN117408906B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311720917.4
申请日：2023-12-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种微光图像增强方法，包括获取待增强的原始微光图像；进行取反得到反转图像；进行高斯低通滤波得到预处理图像；进行第一次增强得到中间增强图像；变换到YCbCr空间对亮度分量进行增强后再变回RGB空间得到粗增强图像；根据粗增强图像将原始微光图像划分为深色系原始微光图像和浅色系原始微光图像；针对浅色系原始微光图像和深色系原始微光图像，分别进行针对性图像增强，完成原始微光图像的增强。本发明还公开了一种实现所述微光图像增强方法的系统。本发明将微光图像判定为深色系图像和浅色系图像，并针对性的进行图像增强；因此本发明不仅能够实现微光图像的增强，而且可靠性更高，精确性更好，图像增强效果更好。
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公开(公告)号：CN114782511A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202111346784.X
申请日：2021-11-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据建模方法，包括如下步骤：A)对待建模物体进行激光探测，得到激光雷达扫描数据；B)利用PCA算法得到目标数据；C)基于半径滤波器结合网格半径滤波器对目标数据进行滤波，得到滤波数据；D)利用卷积模型去除滤波数据中的毛刺，并利用骨架提取算法提取单像素骨架；E)计算单像素骨架上各像素点的斜率，得出不同斜率的单像素骨架段，计算两段斜率相同或斜率相垂直的单像素骨架段上两个临近端点之间的间距值，并与设定的阈值对比，以在所述间距值小于所述阈值时将两段所述单像素骨架段连接；F)基于优化单像素骨架复原三维结构。本发明建模复原的效率高且精度高。
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公开(公告)号：CN118444314B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410547330.6
申请日：2024-05-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种高帧率分布式SAR动目标成像方法，包括以下步骤：使用高帧率分布式SAR雷达中各双站对成像动目标做等效相位中心处理，得到动目标等效子孔径回波；对动目标的二维运动参数进行估计；分别构建针对静止与运动分量的相位补偿函数，消除或降低动目标运动分量的影响；估计高帧率分布式构型下的动目标完整回波；利用完整回波估计值对动目标进行成像聚焦，输出成像。本发明验证了高帧率分布式SAR构型对动目标成像的可能性，为动目标观测与成像提供了新的手段。
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公开(公告)号：CN116385858A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310346899.1
申请日：2023-04-03
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/34 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于显著区域引导深度学习的单帧红外弱小目标检测方法，包括：使用图像处理算法，提取显著目标区域；构建卷积神经网络，将原图像和包含单个连通域的显著区域图送入所述卷积神经网络进行推理，输出该连通域对应的分类结果；本发明弥补了传统算法虚警率过高的不足。
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