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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
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。
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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：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：CN118397229A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410499224.5
申请日：2024-04-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T19/20 , G06T17/00 , G06V20/64 , G06V10/774 , G06V10/36 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请属于人工智能相关技术领域，其公开了一种3D形状还原方法及还原模型的构建方法、设备、存储介质，模型的构建方法包括：将基于3D源数据所提取的特征进行加噪处理后所得的随机噪声输入降噪模型进行训练，以使降噪模型输出将随机噪声还原至预设程度的重建特征，训练好的降噪模型为3D形状还原模型；降噪模型包括依次连接的多个降噪网络，各降噪网络包括低频分支和高频分支，各分支均包括自注意力模块、ResNet3D模块、前端多层感知器模块、双线性插值模块、后端多层感知器模块。两分支相互作用对高低频噪声进行融合，可以一定程度上抑制了高频噪声的生成，并保留了部分低频特征，而低频特征更有利于生成平滑的样本，使得生成样本的质量更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115549790A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211508363.7
申请日：2022-11-29
Applicant: 湖北经济学院 , 华中科技大学 , 武汉慧联无限科技有限公司 , 中国地质大学(武汉)
IPC: H04B10/2513 , H04B10/50 , H04B10/556 , H04J3/16 , H04J14/02
Abstract: 本发明提供一种新型APol‑CRZ‑FSK光调制、解调技术及其产生的DWDM系统。该方法通过激光器CW发射光信号送入MZM1进行载波抑制获得两个频率信号，通过MZM2和MZM3依次进行调制和脉冲切割，接下来发送给MZDI处理后，通过相位调制器控制预啁啾量，最后发送给偏振交替装置产生APol‑CRZ‑FSK信号；N路（）信号通过DWDM系统合波、放大、传输、色散补偿后，接收侧将信号分波，通过带通滤波器滤滤出两个频率中的一个，直接检测实现信号的解调。本发明与传统的FSK、APol‑FSK调制格式相比，具有明显的非线性抗性优势；可作为面向6G的传输网高速光调制技术的一种候选方案。
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公开(公告)号：CN104482934B
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201410842913.8
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01C21/02
CPC classification number: G01C21/20 , B64G1/24 , G01C3/14 , G01S17/023 , G01S17/08 , G01S17/875 , G06T7/70 , G06T2207/10021 , G06T2207/30261
Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合的超近距离自主导航装置与方法。该装置包括传感器子系统、信息融合子系统、敏感器扫描结构和指向导引结构，将可见光成像敏感器与红外成像敏感器结合，并结合光学成像敏感器组成的被动式测量方式与激光测距传感器组成的主动式测量方式获取数据。自主导航分为三个阶段：远距离段采用双目可见光成像敏感器和双目红外成像敏感器组合的导航方式，近距离段采用双目可见光成像敏感器、双目红外成像敏感器和激光测距传感器阵列组合的导航方式，极近距离段采用激光测距传感器阵列的导航方式。本发明扩大了视场和探测范围，有效解决了被动式测量存在的遮挡问题，保证了数据测量的精度，提高了导航效率及导航的安全性和可靠性。
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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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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：CN104482934A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410842913.8
申请日：2014-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01C21/02
CPC classification number: G01C21/20 , B64G1/24 , G01C3/14 , G01S17/023 , G01S17/08 , G01S17/875 , G06T7/70 , G06T2207/10021 , G06T2207/30261 , G01C21/02
Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合的超近距离自主导航装置与方法。该装置包括传感器子系统、信息融合子系统、敏感器扫描结构和指向导引结构，将可见光成像敏感器与红外成像敏感器结合，并结合光学成像敏感器组成的被动式测量方式与激光测距传感器组成的主动式测量方式获取数据。自主导航分为三个阶段：远距离段采用双目可见光成像敏感器和双目红外成像敏感器组合的导航方式，近距离段采用双目可见光成像敏感器、双目红外成像敏感器和激光测距传感器阵列组合的导航方式，极近距离段采用激光测距传感器阵列的导航方式。本发明扩大了视场和探测范围，有效解决了被动式测量存在的遮挡问题，保证了数据测量的精度，提高了导航效率及导航的安全性和可靠性。
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