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一种基于图像边缘矢量的匹配方法
本发明公开了一种基于图像边缘矢量的匹配方法。利用边缘的 方向和大小，实现对缩放、噪声、光照变化、局部遮挡、旋转平移等 情况的匹配；提取模板边缘中有代表性的矢量，与目标图像的边缘特 征进行比较，而不是逐边缘点比较，大大减少计算量，具有较好匹配 准确度；先用金字塔得到较小的模板和目标图像，并采用较大且合适 的参数步长，得到较为粗匹配的匹配位置和参数，再选取更为精细且 满足匹配要求的参数步长，在粗匹配的结果基础上再次搜索匹配，得 到精确的匹配位置和参数。
华中科技大学
2021-01-12
基于社会面视频监控的车辆行为识别系统
本项目面向交通管理行业，基于公共视频监控数据源，快速感知移动（运动）目标并在此基础上对车辆的异常行为进行识别（逆行、压线、违法掉头、违停、违法占道行驶等多种交通违法行为），同时能够记录移动轨迹，具体场景参照附件所提供的一组照片。该成果经过完善和产品（产业化）后，可以直接为城市交通管理提供技术支持。
北京理工大学
2021-01-12
一种基于 Zernike 矩的图像匹配方法
本发明公开了一种基于 Zernike 矩的图像匹配方法，包括 S1 建 立 N 层模板金字塔图像；S2 计算每层模板图像的 K 个矩并建立 RCS 表；S3 建立 N 层目标金字塔图像；S4 通过查找 RCS 表计算 N 层中第L 层中每个目标子图像的 K 个矩；S5 计算第 L 层模板金字塔图像与第 L 层每个目标金字塔图像子图像 K 个矩的相关系数，获得第 L 层目标 金字塔图像匹配点位置；S6 判断 L 是否等于 1，若是，则进入 S8；若 否，则 L＝L-1，进入 S7；S7 在第 L 层以
华中科技大学
2021-01-12
证件照片防伪鲁棒数字图像水印技术
证件照片防伪鲁棒数字图像水印采用的技术包括：图像打印扫描过程像素失真数学建模与校正技术、基于建模校正的抗打印扫描数字图像水印算法、基于边缘和人像特征的图像几何校正技术和纠错码技术等。应用原型系统首先将身份信息采用数据加密算法进行加密，之后使用纠错码进行编码，生成水印信号，最后采用抗打印扫描水印嵌入算法将水印信号嵌入到人像照片图像中，得到嵌水印的照片图像，并将证件打印制作出来。检测时，首先扫描证件得到证件图像，并进行几何校正、照片图像提取，然后对照片图像进行模型校正并运用抗打印扫描数字水印提取算法提取水印信息，对提取的水印信息经过纠错码译码和解密，得到身份认证信息。
北京航空航天大学
2021-04-13
一种基于视频技术的目标识别装置
一种基于视频技术的目标识别装置，包括固定杆，所述固定杆横截面上端形成空腔，下端靠近两侧分别为支撑座，两支撑座之间形成通道，中空T形杆水平段置于所述空腔中，竖直段穿过所述通道并与位于固定杆下方的监视设备固定连接，环形链条带动中空T形杆沿固定杆在水平方向上移动。通过将监视设备与中空T形杆连接并安装在固定杆下方，用环形链条带动监视设备在水平方向上移动，从而扩大了监视设备的监控范围并实现精准监控。
安徽建筑大学
2021-01-12
一种基于图像边缘矢量的匹配方法
本发明公开了一种基于图像边缘矢量的匹配方法。利用边缘的方向和大小，实现对缩放、噪声、光照变化、局部遮挡、旋转平移等情况的匹配；提取模板边缘中有代表性的矢量，与目标图像的边缘特征进行比较，而不是逐边缘点比较，大大减少计算量，具有较好匹配准确度；先用金字塔得到较小的模板和目标图像，并采用较大且合适的参数步长，得到较为粗匹配的匹配位置和参数，再选取更为精细且满足匹配要求的参数步长，在粗匹配的结果基础上再次搜索匹配，得到精确的匹配位置和参数。
华中科技大学
2021-04-14
一种时空连续的视频背景修复方法
本发明公开了一种时空连续的视频背景修复技术；本发明首先通过由粗到精的运动场传播方法，估 计视频内空洞部分的运动场，使整体运动场自然连贯；此后，以运动场为引导，本发明通过基于马尔科 夫随机场的优化过程填充空洞部分，最优地将临近帧内的已知像素排列到缺失部分内；最后，基于光照 迁移思想，本发明提出了一种光照调整方法，将空洞外的光照条件有效传播到内部，消除修复后空洞内 的光照不连续现象；与现有的视频修复方法相比，本发明能够更好地修复深度严重不连续的视频
武汉大学
2021-04-14
基于社会面视频监控的车辆行为识别系统*
成果完成年份：2010年7月 成果简介：本项目面向交通管理行业，基于公共视频监控数据源，快速感知移动（运动）目标并在此基础上对车辆的异常行为进行识别（逆行、压线、违法掉头、违停、违法占道行驶等多种交通违法行为），同时能够记录移动轨迹，具体场景参照附件所提供的一组照片。该成果经过完善和产品（产业化）后，可以直接为城市交通管理提供技术支持。 项目来源：自行开发 技术领域：信息技术 应用范围：城市交通管理 现状特点：国内领先
北京理工大学
2021-04-14
飞行器地面运动目标红外图像识别装置
本发明公开了一种飞行器地面运动目标红外图像识别装置，所述装置包括红外图像非均匀性校正模块、图像旋转模块、图像配准模块、多级滤波模块、连通域标记模块、目标检测与特征识别模块、流程控制模块以及 FPGA 实现的互联模块。本发明采用图像处理和目标识别专用 ASIC/SoC 芯片、通用 DSP 处理器和 FPGA 处理器，完成不同层次的图像处理和目标识别算法，提高系统并行度、实时性，实时地实现了飞行器地面运动目标红外图像识别
华中科技大学
2021-04-14
基于形态稀疏协同表示的高光谱遥感图像分类
本成果属于高光谱图像信息处理技术，为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图，并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取，结合提取的形态学特征与原始光谱特征，利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解，最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性，进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性，同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取，并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间，最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。
主要技术指标
University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录，该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103，空间分辨率为 1.3 m / 像素，光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。
请参阅表 1，本方法提出的高光谱图像分类方法，相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 18%；相比于 JSRC，OA 提高了约 5%；同时参阅表 2，展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。
表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果
西安电子科技大学
2023-03-14