一种无人机遥感图像改进多边滤波去噪方法

    公开(公告)号:CN107784639B

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN201711064600.4

    申请日:2017-11-02

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了一种无人机遥感图像改进多边滤波去噪方法,首先获取待滤波的遥感图像;接着将获取到的遥感图像由RGB颜色空间转换到Lab颜色空间;再对得到的Lab颜色空间的遥感图像分别计算脉冲权值、空间相似度、亮度相似度、梯度相似度和局部均值等滤波器系数;而后按照本发明提出的多边滤波器进行滤波处理;最后将去噪处理后的Lab颜色空间的遥感图像转换到RGB颜色空间并输出。本发明能够较好地滤除遥感图像中的脉冲噪声,与双边滤波相比去噪后图像的信噪比有显著提升,算法实用性较强,对提高遥感图像质量和提取有用信息有着积极的意义。

    一种汽车侧翻预警系统
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN106585546B

    公开(公告)日:2019-03-22

    申请号:CN201610872238.2

    申请日:2016-09-30

    Abstract: 本发明涉及一种汽车侧翻预警系统,包括:激光发射器,所述激光发射器包括第一激光发射器、第二激光发射器,第一激光发射器沿纵向中轴线竖直固定在汽车的底盘,第二激光发射器与汽车的底盘竖直铰接,第一激光发射器发出第一激光照射点,第二激光发射器发出第二激光照射点;超声波测距仪:测得汽车发生偏转后第一激光发射器距离第一激光照射点的距离d;CCD相机:拍摄路面上的第一激光照射点、第二激光照射点形成图像;控制器:根据CCD相机传输的图像以及距离d计算出汽车的侧倾角度θ,若汽车的侧倾角度θ>预设的警戒值时,控制器接通报警器进行报警。本发明能够实时掌握汽车的侧倾角,提醒驾驶员及时采取措施,防止交通事故的发生。

    一种雾霾天气交通图像边缘检测方法

    公开(公告)号:CN105139391B

    公开(公告)日:2018-01-30

    申请号:CN201510504292.7

    申请日:2015-08-17

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了一种雾霾天气交通图像边缘检测方法,步骤1:获取雾霾天气下交通图像;步骤2:对步骤1中获得的交通图像进行高斯滤波处理;步骤3:采用八方向边缘检测算子对步骤2中经过高斯滤波处理的交通图像进行边缘检测,获得图像的粗边缘;步骤4:采用边缘细化算子对经过步骤3处理后的交通图像进行边缘检测,得到图像的细边缘;步骤5:将步骤4中得到细化的图像边缘进行二值化,得到最终图像边缘。本发明采用八方向图像边缘检测算子,能够检测多个方向的图像边缘,改善了传统边缘检测算子只对水平和垂直方向敏感,其他方向不敏感的不足,提高了新边缘检测算子的性能,使其获得的图像边缘定位比较准确,具有良好的检测精度。

    一种越野车后桥动力分配的优化方法

    公开(公告)号:CN106515441A

    公开(公告)日:2017-03-22

    申请号:CN201610872962.5

    申请日:2016-09-30

    Abstract: 本发明涉及一种越野车后桥动力分配的优化方法,具有后桥动力分配装置,所述后桥动力分配装置包括图像采集系统、ECU控制系统,图像采集系统获取路面凹坑图像数据信息,ECU控制系统根据得到的路面凹坑图像数据信息控制差速器对后桥两轮间动力进行分配。图像采集系统包括CCD相机、线激光器、点激光器,点激光器包括第一点激光器、第二点激光器,线激光器的竖向位置位于第一点激光器、第二点激光器之间,线激光器与第一点激光器、第二点激光器的轴线平行,线激光器、第一点激光器、第二点激光器与水平路面成倾斜状。本发明使得越野车在通过有凹坑的路面时,能够根据路面情况对后桥动力进行调整,提高越野车在凹坑路面的通过性。

    一种基于中值引导滤波的图像去雾方法

    公开(公告)号:CN105976337A

    公开(公告)日:2016-09-28

    申请号:CN201610307360.5

    申请日:2016-05-10

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于中值引导滤波的图像去雾方法,获取雾霾天气下的图像;将获得的含雾图像转换到RGB颜色空间,并且获得各个像素点的R、G、B三个通道的值;对各个像素点的R、G、B三个通道值进行比较,获得最小值,从而得到图像的初始暗通道图像;根据获得的初始暗通道图像,计算大气光值A;根据透射率估计公式,得到粗估计透射率;通过中值引导滤波对粗估计透射率进行滤波,获得精准的透射率;将获得的图像以及获得的大气光值A和获得的透射率代入大气光成像模型方程反向求解即获得去雾图像。本发明在实现对透射率进行精确优化的同时还对暗通道先验对大气光估计的过程进行了优化,同时具有更快的运算速度,更加具有实用性。

    融合变差函数和颜色衰减先验的图像去雾方法

    公开(公告)号:CN108389175B

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN201810387078.1

    申请日:2018-04-26

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了融合变差函数和颜色衰减先验的图像去雾方法,首先获取雾霾天气下交通图像;然后将得到的RGB颜色空间的雾化降质图像转换到HSV颜色空间,求取颜色衰减先验下的天空区域,并用变差函数判断出图像的天空区域;接着根据两者所判断出的天空区域求取图像大气环境光值及场景透射率;最后根据大气散射模型对图像进行处理,再使用自动色阶法对图像色彩进行矫正后,输出处理后的雾化降质图像。本发明在选取图像大气环境光值及场景透射率相比于传统方法有很大的优势,复原后图像失真较小,对图像的进一步处理以及准确获取图像信息有着重要的意义。

    基于场景深度分割的图像去雾方法

    公开(公告)号:CN110136079A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910366442.0

    申请日:2019-05-05

    Applicant: 长安大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于场景深度分割的图像去雾方法,首先获取待处理的含雾图像;其次分别求取含雾图像的深度图像和最小通道图像;根据应用聚类的方法,将深度图像按照场景深度分割为5部分;然后分别求取这4幅深度子图像的大气光值,构造整幅图像的大气光图;而后对整幅大气光图和透射率进行滤波修正;最后根据修正后的大气光图和透射率,应用图像退化模型求解清晰图像。本发明能够不仅能满足提高图像能见度的要求,又有能效地保持复原图像的亮度和色彩饱和度,具有较高的实用价值,对提高雾霾天气下采集到的图像质量有着积极的意义。

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