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国家自然科学基金(61101199)

作品数:16 被引量:77H指数:5
相关作者:钱惟贤陈钱顾国华任建乐季尔优更多>>
相关机构:南京理工大学中国电子科技集团第二十八研究所北京理工大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术机械工程更多>>

文献类型

  • 16篇中文期刊文章

领域

  • 8篇电子电信
  • 8篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程

主题

  • 6篇红外
  • 5篇图像
  • 4篇配准
  • 3篇偏振
  • 3篇自适
  • 3篇自适应
  • 3篇校正方法
  • 3篇焦平面
  • 3篇红外焦平面
  • 2篇图像配准
  • 2篇面阵
  • 2篇目标跟踪
  • 2篇焦平面阵列
  • 2篇红外焦平面阵...
  • 2篇红外目标
  • 2篇非均匀
  • 2篇非均匀性
  • 2篇感器
  • 2篇成像系统
  • 2篇传感

机构

  • 14篇南京理工大学
  • 2篇中国电子科技...
  • 1篇北京理工大学

作者

  • 12篇钱惟贤
  • 11篇陈钱
  • 11篇顾国华
  • 3篇柏连发
  • 3篇任建乐
  • 3篇季尔优
  • 2篇白俊奇
  • 2篇耿利祥
  • 1篇徐富元
  • 1篇王娴雅
  • 1篇王寿峰
  • 1篇郑坚
  • 1篇赵春光
  • 1篇于雪莲
  • 1篇杨蔚
  • 1篇潘佳惠
  • 1篇李超
  • 1篇李亮

传媒

  • 6篇红外与激光工...
  • 3篇光子学报
  • 2篇红外与毫米波...
  • 2篇强激光与粒子...
  • 1篇中国激光
  • 1篇光谱学与光谱...
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2016
  • 4篇2014
  • 6篇2013
  • 3篇2012
  • 2篇2011
16 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
前景重配准的改进帧间误差最小化非均匀性校正算法被引量:4
2014年
由于基于帧间配准误差最小化的非均匀性校正算法(IRLMS)在对红外图像非均匀性的校正过程中,对于存在运动前景的场景缺乏对运动前景位移的准确估计,和配准精度较低时校正参数不能自适应地控制其更新速率,产生鬼影现象。为了解决这一问题,提出了一种改进的帧间误差最小化非均匀性校正方法。该方法使用LK光流对场景中的运动前景进行重新配准,估计出运动位移,修正误差图像,以克服前景运动产生的鬼影现象;同时通过估计出相邻帧图像之间去除非均匀性后的相位相关矩阵的峰值,以其峰值自适应地修正参数更新的速率,以克服在配准精度较低时校正参数更新过快造成的影响。实验结果表明:该方法能够克服前景运动和配准精度较低时产生的鬼影现象,有效地提高了IRLMS算法的实用性。
季尔优顾国华柏连发陈钱钱惟贤
关键词:非均匀性校正红外焦平面阵列固定图案噪声
采用贝叶斯框架的非均匀性校正方法(英文)
2013年
提出了一种在基于场景非均匀性校正和定标非均匀性校正之间建立桥梁的思路,利用定标法提供的大量先验信息解决收敛速度和鬼影的矛盾问题.利用贝叶斯方法计算非均匀性参数的正确概率,用参数正确概率来决定是否使用该组参数进行校正,从而在源头上抑制鬼影.对于先验概率,定义了非均匀性的局部同分布约束,并通过定标统计的策略利用该约束构建了先验概率;对于观测概率,发现并详细分析了红外焦平面阵列固有的非均匀增益参数空间相关性,利用空间相关性构建了观测概率.最终,通过本文算法对真实和仿真的红外图像序列进行处理,表明该算法在保证高收敛速度前提下,其参数正确概率有效抑制了鬼影,取得了好的处理效果.
钱惟贤任建乐陈钱顾国华
关键词:鬼影贝叶斯
基于梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建被引量:2
2012年
超分辨率图像重建中,Huber马尔可夫随机场模型是一种常用的正则化算子.针对Huber函数中固定梯度阈值引起图像重建效果不佳的问题,本文提出一种梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建算法.在最大后验概率理论框架下,构造了基于数据项和正则项的正则化模型;通过迭代的方式,利用中间重建结果不断更新正则化参量,解决了Huber马尔可夫随机场模型中梯度阈值不易选择的难题.实验结果表明,改进算法能够根据局部梯度特征自适应选择相应的正则化参量并找到最优解,较好恢复目标细节的同时有效抑制了图像噪音.
白俊奇郑坚赵春光王娴雅
关键词:红外图像超分辨率重建马尔可夫随机场梯度阈值自适应
三维深度图像在自动客流计数系统中的应用被引量:2
2014年
在客流计数中,针对目前基于普通彩色相机的图像处理受光照、人体姿态、遮挡等因素影响使系统整体性能降低等问题,提出了一种基于人体头肩三维信息检测客流的新方法,即利用人体头部与肩部空间位置关系特征以及头部形状、面积等特征检测客流。以Xtion传感器为平台,通过综合分析传感器获取的包含人体表面三维特征的深度图像,识别并跟踪人体头部,统计进出的人数。实验结果表明,这种方法不仅提高了检测的精度和效率,减少了运算数据量,实现了视频流实时处理,而且解决了基于普通彩色图像中目标检测需要建立训练库等问题。系统精度达到96%,具有实际的应用价值。
尹章芹顾国华陈钱钱惟贤
关键词:图像处理客流深度图
基于相位一致性和Hough变换的多源图像配准方法被引量:7
2013年
由于红外图像与可见光图像对比度不同,常用基于梯度幅值的特征匹配方法难以正确配准。在分析红外图像与可见光图像成像机制的基础上,提出了一种结合相位一致性边缘检测与Hough变换的多源图像配准新方法。该算法首先采用高通滤波和平台直方图均衡方法对红外图像进行预处理以提高红外图像的对比度,再利用具有图像对比度不变性的相位一致性边缘检测法提取两幅图像的边缘,结合Hough变换选取图像空间中最长的线作为特征,采用改进相位相关法作为相似性度量,在对数极坐标域下计算出两幅图像的几何变形参数。仿真实验结果表明,该方法能够以较高查准率实现红外与可见光图像自动配准,并具有较强的鲁棒性。
于雪莲陈钱顾国华
关键词:图像配准相位一致性HOUGH变换相位相关对数极坐标变换
基于场景的三通道偏振成像系统的校正方法被引量:1
2013年
基于定标的三通道偏振成像系统的校正方法在对通道响应度非一致性的标定过程中操作繁琐,无法根据实际环境的变化随时校正,影响了三通道偏振成像系统的实用性。为了解决这一问题,提出了一种基于场景的三通道成像系统的校正方法。该方法基于对场景中偏振信息的统计,分离出复杂场景中无偏振性的场景分量,简单快速地修正了各通道的灰度响应差异。实验结果表明:该方法克服了通道响应度非一致性的影响,突出不同材质物体的偏振差异,使三通道偏振成像系统的成像效果接近单通道偏振成像系统水平,极大地提高了系统的实用性。
季尔优顾国华柏连发钱惟贤
关键词:偏振非一致性
改进的峰值检测反距离加权插值算法被引量:5
2013年
采样频率限制和回波脉冲展宽是导致数字化激光脉冲测距峰值检测精度低的主要原因。传统的反距离加权插值算法只能解决低采样频率的问题,却无力解决回波脉冲展宽的问题。针对该问题,根据回波时间能量分布模型,从采样得到的峰值位置分别向上升沿和下降沿方向搜索,各自对搜索半径内的采样点按照距离远近赋予不同权重和插值,然后加权平均提取修正后的峰值时刻。该改进算法有效地解决了回波展宽的问题,减小了低采样频率和回波脉冲展宽带来的测量误差,通过实验论证了算法的有效性。
李超陈钱顾国华钱惟贤
基于配准的红外焦平面阵列条纹非均匀性校正被引量:12
2011年
条纹非均匀性是线扫红外焦平面阵列和非制冷凝视型红外焦平面阵列成像系统中一种特殊的固定图案噪声.分析了其产生的原因,提出了一种基于亮度恒定假设和配准的条纹非均匀性校正算法.根据相邻两帧获得亮度均方误差函数,最后通过最小化全局亮度均方误差函数得到全局最优解作为非均匀性校正的参数.实验结果表明,该算法能够在几帧内达到较好的收敛,且计算简单,有效提高了条纹非均匀性的校正效果.
任建乐陈钱钱惟贤
关键词:红外焦平面阵列配准
三通道偏振成像系统及系统误差校正方法被引量:11
2014年
为了解决现有偏振成像系统难以满足目标检测和跟踪等实时图像处理领域的要求,提出一种实时三通道偏振成像系统,并对该系统存在的视场差异和非一致性误差提出了校正方法.该系统采用三个独立通道采集0°、60°和120°方向上的偏振图像,针对三个独立通道之间存在的视场差异提出了采用尺度不变特征转换配准法进行校正的方法;同时针对三个独立通道之间的灰度响应非一致性现象,根据积分球的退偏特性和探测器的线性响应模型,利用积分球产生完全非偏振光对灰度响应非一致性误差进行了校正.对比实验证明:1)本文提出的三通道偏振成像系统进行校正后的成像效果能够接近单通道偏振成像系统的水平;2)该系统能够在实时采集图像的同时,克服了多通道带来的偏振图像质量下降问题,提高了实用性.
季尔优顾国华柏连发钱惟贤
关键词:偏振图像配准实时系统
基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接被引量:7
2013年
提出了一种基于特征点和重叠过渡泊松融合的红外序列图像无缝拼接方法。该方法首先采用简化的SIFT特征提取方法获得图像特征点,然后利用双向互匹配的方法提高特征点的匹配精确度,再通过引入随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点对并求出图像间的变换矩阵,最后将改进的重叠过渡的泊松融合完成图像间的无缝拼接。该算法具有很好的鲁棒性,允许图像有旋转变换和缩放变换,且不受图像噪声影响。实验结果表明:该方法简单有效,可以在保持图像清晰度的前提下,明显消除拼接缝隙,提高拼接图像的质量。
李亮顾国华钱惟贤陈钱任建乐
关键词:图像拼接SIFT特征
共2页<12>
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