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公开(公告)号：CN115965552B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211736034.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开用于低信噪比图像序列的频空时域联合去噪与恢复系统，属于气动光学与图像处理相结合的交叉领域。去噪系统包括：频域去噪模块，用于获取像方含噪目标图像，采用高斯环状滤波算法去噪；空域去噪模块，用于对频域去噪后的图像，采用梯度最小化的L0平滑滤波算法去噪；时域去噪模块，用于对空域去噪后的图像，采用连续多帧取平均方式去噪。恢复系统还包括：传输效应校正模块，用于采用一阶不变矩约束的最大似然估计方法，校正多域去噪图像；恢复模块，用于对校正后图像进行传感器去模糊和超分辨率，得到最终恢复图像。图像经本发明提出的系统处理后，信噪比有明显提高，校正图像保留更多的边缘和细节信息，同时有效提高目标图像的分辨率。
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公开(公告)号：CN104574324B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201410844639.8
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/10
CPC classification number: G06T5/10
Abstract: 本发明公开了一种对地面建筑群遥感图像频谱特性约束的去噪方法和系统，其特征在于，包括：从地面建筑群遥感图像库中获取地面建筑群目标参考图像，对该参考图像进行傅里叶变换得到幅频谱，对其幅频谱结果进行阈值分割、腐蚀、和膨胀操作，以获取地面建筑群目标频谱二值模板，高速飞行器飞行获取地面建筑群目标实时图像，对该实时图像进行傅里叶变换得到频谱，利用获取的地面建筑群目标频谱二值模板对实时图像的频谱进行频域滤波处理，再进行傅里叶逆变换以生成滤波后的地面建筑群目标实时图像。本发明能够解决现有去噪方法针对强噪声去噪效果差、丢失图像细节信息造成图像模糊从而增加后续处理难度的技术问题。
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公开(公告)号：CN103793884B
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201310753890.9
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桥梁目标图像气动光学效应校正方法，该方法在地面建立桥梁目标与背景区域的空间约束关系知识库，在飞行前进行地面准备，利用空间约束关系知识库，建立多尺度模板，对于高速飞行过程中拍摄的图像，先进行气动光学效应初校正，再提取感兴趣桥梁区，然后对感兴趣桥梁目标区精校正，最后将校正后的感兴趣桥梁目标区和背景区合并，得到实时遥感飞行处理后的图像。本发明建立空间约束关系知识库，对高超声速下拍摄的桥梁实时图像，利用约束知识，提取感兴趣桥梁区进行气动光学效应精校正，既保证了桥梁目标的校正精度，又大大提高了校正的实时性。
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公开(公告)号：CN103745450B
公开(公告)日：2015-08-26
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：CN103761730A
公开(公告)日：2014-04-30
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103093425A
公开(公告)日：2013-05-08
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：CN103793884A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201310753890.9
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桥梁目标图像气动光学效应校正方法，该方法在地面建立桥梁目标与背景区域的空间约束关系知识库，在飞行前进行地面准备，利用空间约束关系知识库，建立多尺度模板，对于高速飞行过程中拍摄的图像，先进行气动光学效应初校正，再提取感兴趣桥梁区，然后对感兴趣桥梁目标区精校正，最后将校正后的感兴趣桥梁目标区和背景区合并，得到实时遥感飞行处理后的图像。本发明建立空间约束关系知识库，对高超声速下拍摄的桥梁实时图像，利用约束知识，提取感兴趣桥梁区进行气动光学效应精校正，既保证了桥梁目标的校正精度，又大大提高了校正的实时性。
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公开(公告)号：CN103049889A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210525434.4
申请日：2012-12-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种强噪声气动光学效应退化图像的预处理方法，该方法包括下述步骤：(1)获取强噪声气动光学效应退化图像g，图像大小为M×N；(2)对退化图像g进行保结构频域滤波处理，得到去噪图像g1；(3)利用最大似然估计算法，对去噪图像g1进行校正，得到校正图像本发明提出的图像预处理方法，在分析噪声/目标的空频特性的基础上，提出了有效的频域滤波去噪方法，在去噪的同时尽可能保留图像的边缘和细节信息。并与现有的气动光学效应校正算法结合起来，实现了强噪声气动光学效应退化图像的良好校正恢复。
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公开(公告)号：CN115965552A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211736034.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开用于低信噪比图像序列的频空时域联合去噪与恢复系统，属于气动光学与图像处理相结合的交叉领域。去噪系统包括：频域去噪模块，用于获取像方含噪目标图像，采用高斯环状滤波算法去噪；空域去噪模块，用于对频域去噪后的图像，采用梯度最小化的L0平滑滤波算法去噪；时域去噪模块，用于对空域去噪后的图像，采用连续多帧取平均方式去噪。恢复系统还包括：传输效应校正模块，用于采用一阶不变矩约束的最大似然估计方法，校正多域去噪图像；恢复模块，用于对校正后图像进行传感器去模糊和超分辨率，得到最终恢复图像。图像经本发明提出的系统处理后，信噪比有明显提高，校正图像保留更多的边缘和细节信息，同时有效提高目标图像的分辨率。
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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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