公开(公告)号：CN104486640B

公开(公告)日：2017-06-20

申请号：CN201410851500.6

申请日：2014-12-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张天序 ,  左芝勇 ,  邓丽华 ,  周雨田 ,  姚守悝 ,  刘立 ,  张耀宗 ,  周钢

IPC: H04N21/2383 ,  H04N21/44 ,  H04N7/20

Abstract: 本发明公开了一种抗误码和丢包的信源编码与智能解码方法，包括：星上编码步骤：把图像划分成互不重叠的子块；对每个子块进行JPEG‑LS编码；每K个子块后插入一组EDC信息形成检错码流；进行RS(m,n)纠错编码；对检纠错码流按c*m字节分成等长的数据包；在压缩码流前加入每帧的压缩帧头，而在其压缩码流后加入每帧的压缩帧尾。地面解码步骤：采用距离最小化准则从码流中搜索压缩帧头，并提取一帧的压缩码流；在帧头中提出多份压缩信息；采用距离最小化准则从压缩码流中搜索包识别码，并提取c*m字节的数据包；进行RS(m,n)解码；搜索EDC识别码；每个子块独立进行JPEG‑LS解码，并拼接成完整的图像。本发明方法可以很好地对误码进行纠正。

公开(公告)号：CN104618718B

公开(公告)日：2017-04-05

申请号：CN201410851498.2

申请日：2014-12-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张天序 ,  左芝勇 ,  周雨田 ,  邓丽华 ,  姚守悝 ,  刘立 ,  许明星 ,  张耀宗

IPC: H04N19/176 ,  H04N19/139 ,  H04N19/503 ,  H04N19/593

Abstract: 本发明公开了一种基于空间‑时间多预测模式的无损压缩方法，包括：(1)利用星载成像系统获取序列图像f；(2)把步骤(1)获取的每一帧图像fk,k＝1,划分成互不重叠且大小为M×N的子块fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI为子块总数，M，N为预设值；(3)令步骤(2)中第3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块JPEG‑LS编码；(4)第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行空间‑时间多预测帧间无损编码。本发明还提供了相应的基于空间‑时间多预测模式的无损压缩系统。本发明方法综合了图像在空间和时间上的相关性来改进预测方式，把图像分成若干子块，对不同子块自适应选择最优预测方式进行预测，从而使预测器对图像不同特征的区域具有自适应性，因此基于空间‑时间多预测模式的无损编码方法对序列图像的压缩效果较好。

公开(公告)号：CN103075971B

公开(公告)日：2015-07-22

申请号：CN201210593203.7

申请日：2012-12-31

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张天序 ,  左芝勇 ,  肖聪 ,  尹卓 ,  詹丽娟 ,  吴惠平 ,  朱生国 ,  周钢

IPC: G01B11/04

Abstract: 本发明属于航天技术与计算机视觉交叉领域，具体涉及一种空间目标主体长度测量的方法，该方法尤其适用于空间卫星的长度测量。本发明利用空间目标的轨道根数在STK中仿真得到空间目标的坐标；然后根据空间目标的坐标和观测站的坐标得到空间目标的侧投影长度；最后以观测站，空间目标及地心三者的相对位置为基础，得到卫星主体的实际长度。本发明方法结合STK仿真软件可以较准确的计算出空间目标主体的长度(其误差小于8％)，从而提高地基观测系统对空间目标观测的性能和效能。

公开(公告)号：CN102243763A

公开(公告)日：2011-11-16

申请号：CN201110134064.7

申请日：2011-05-23

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张天序 ,  关静 ,  陈建冲 ,  左芝勇 ,  桑农 ,  颜露新 ,  杨卫东 ,  周钢 ,  陈浩 ,  余铮 ,  武道龙

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种红外成像谱段优化选择方法，包括（1）获取超光谱图像数据；（2）获取地/海面背景辐射强度，大气辐射强度，高速流场辐射强度以及地/海面目标辐射强度；（3）根据获取的各辐射强度数据，计算得到成像目标辐射强度及成像背景辐射强度；（4）设定代价函数；（5）将超光谱图像及其目标/背景辐射强度代入代价函数，计算得到相应的代价；（6）设定优化选择的谱段数目，将代价按照从小到大的顺序进行排序得到代价数列，取其前个元素即代价最小的个谱段的成像数据，即为进行优化选择后所得到的谱段及该谱段下的成像数据。利用本发明的方法进行谱段优化选择后，超光谱图像数据成像效果佳，图像的目标/背景对比度和信杂比大。

公开(公告)号：CN104486640A

公开(公告)日：2015-04-01

申请号：CN201410851500.6

申请日：2014-12-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张天序 ,  左芝勇 ,  邓丽华 ,  周雨田 ,  姚守悝 ,  刘立 ,  张耀宗 ,  周钢

IPC: H04N21/2383 ,  H04N21/44 ,  H04N7/20

CPC classification number: H04N21/2383 ,  H04N7/20 ,  H04N21/44

Abstract: 本发明公开了一种抗误码和丢包的信源编码与智能解码方法，包括：星上编码步骤：把图像划分成互不重叠的子块；对每个子块进行JPEG-LS编码；每K个子块后插入一组EDC信息形成检错码流；进行RS(m,n)纠错编码；对检纠错码流按c*m字节分成等长的数据包；在压缩码流前加入每帧的压缩帧头，而在其压缩码流后加入每帧的压缩帧尾。地面解码步骤：采用距离最小化准则从码流中搜索压缩帧头，并提取一帧的压缩码流；在帧头中提出多份压缩信息；采用距离最小化准则从压缩码流中搜索包识别码，并提取c*m字节的数据包；进行RS(m,n)解码；搜索EDC识别码；每个子块独立进行JPEG-LS解码，并拼接成完整的图像。本发明方法可以很好地对误码进行纠正。

公开(公告)号：CN104486628A

公开(公告)日：2015-04-01

申请号：CN201410851657.9

申请日：2014-12-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张天序 ,  左芝勇 ,  周雨田 ,  许明星 ,  邓丽华 ,  姚守悝 ,  张耀宗 ,  刘立

IPC: H04N19/513 ,  H04N19/89

Abstract: 本发明公开了一种具有抗误码机制的帧间无损编码与智能解码方法，包括：星上编码步骤：获取序列图像f；把图像fk,k＝1,2,...划分成互不重叠的子块；令第3j+1,j＝0,1,...帧图像为参考帧图像，进行分块JPEG-LS编码；而第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行帧间无损编码；每K个子块后插入一组EDC信息形成检错码流；进行RS(m,n)纠错编码；在压缩码流中加入每帧的压缩帧头和帧尾。地面解码步骤：采用距离最小化准则从码流中搜索压缩帧头并提取一帧的压缩码流；在帧头中提出多份压缩参数信息；进行RS(m,n)解码；搜索EDC识别码；第3j+1帧每个子块独立进行JPEG-LS解码，而第3j+2和3j+3帧图像参考第3j+1帧图像进行帧间解码，并拼接成完整的图像。本发明方法不仅对序列图像的压缩效果较好，而且利用RS方法可以很好地纠正误码。

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

Inventor： 张天序 ,  周钢 ,  左芝勇 ,  郑亚云 ,  刘立 ,  朱虎 ,  朱生国 ,  詹丽娟

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。

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

Inventor： 张天序 ,  左芝勇 ,  陈建冲 ,  关静 ,  武道龙 ,  周钢 ,  陈浩 ,  薛米生 ,  朱生国

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。

公开(公告)号：CN103150705B

公开(公告)日：2016-05-25

申请号：CN201210525435.9

申请日：2012-12-06

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张天序 ,  左芝勇 ,  关静 ,  周刚 ,  刘立 ,  朱生国 ,  张超 ,  王正

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种弱小目标图像的自适应恢复增强方法，步骤为：①利用光学成像探测系统获取气动光学模糊图像g，图像大小为M*N，作为观测图像；②对气动光学模糊图像g进行校正增强，得到的初始校正图像③对初始校正图像进行分割，找出感兴趣的区域m为感兴趣区域的数目；④对感兴趣的区域再依次进行恢复增强，得到新校正图像⑤将得到的新校正图像拼接到其在初始校正图像的相应位置。本发明构造了边校正、边检测，校正与检测互动的处理流程，由开始全图，约束到若干感兴趣区域，保证校正的实时性、智能化和有效性，实现了空间自适应的弱小目标图像恢复校正。

公开(公告)号：CN103065130B

公开(公告)日：2015-12-09

申请号：CN201210594903.8

申请日：2012-12-31

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 张天序 ,  周钢 ,  左芝勇 ,  郑亚云 ,  刘立 ,  朱虎 ,  朱生国 ,  詹丽娟

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。