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[发明专利]一种基于多特征信息融合的水平集红外图像分割方法-CN202011638494.8有效
发明人：黄琴燕;顾国华;万敏杰;陈钱;钱惟贤;任侃;路东明;马超;王佳节;陈欣;许运凯 -专利权人：南京理工大学;南京理工晟奥光电科技有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征信息融合的水平集红外图像分割方法。方法为：首先输入待分割红外图像，将轮廓曲线初始化为二值函数；然后构建灰度特征图像、局部熵值特征图像和局部标准差特征图像，并构建灰度拟合图像、熵值拟合图像和标准差拟合图像；接着比较特征图像和特征拟合图像的相似性差异，得到由灰度信息驱动的符号压力函数、由熵值信息驱动的符号压力函数和由标准差信息驱动的符号压力函数，将上述三个函数相加并归一化，获得最终的符号压力函数；最后将最终的符号压力函数代入水平集演化方程演化，并用高斯滤波器正则化每次的演化结果，直至方程收敛，输出分割结果。本发明提高了分割灰度不均匀红外图像的准确率和分割效率。
一种基于特征信息融合水平红外图像分割方法

[发明专利]基于残差密集块的轻量级暗光图像增强方法-CN202310783361.7在审
发明人：顾国华;徐秀钰;万敏杰;王佳节;龚晟;陈钱;韶阿俊;许运凯 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差密集块的轻量级暗光图像增强方法，包括以下步骤：获取成对暗光图像数据集；构建条件生成对抗网络模型，包括设计基于残差密集块和通道注意力机制的轻量级生成器网络以及全卷积鉴别器网络；确定基于全局相似损失、结构相似损失、内容相似损失、色彩相似损失和局部纹理损失的多模态损失函数；训练并测试条件生成对抗网络模型。本发明能在RTX2080Ti显卡上以每秒36帧的速度处理400*600大小的暗光图像，通过本发明增强的暗光图像更符合人眼的观测习惯，在峰值信噪比、结构相似性等常用图像评价指标上表现优越。
基于密集轻量级图像增强方法

[发明专利]基于轻量级注意力机制的水下图像色彩复原方法-CN202310491245.8在审
发明人：顾国华;龚晟;万敏杰;陈钱;王佳节;徐秀钰;许运凯;韶阿俊 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轻量级注意力机制的水下图像色彩复原方法，包括以下步骤：获取水下图像；构建生成对抗网络模型，包括设计生成器网络结构同时在编码器‑译码器的浅层加入效果较好的轻量级注意力机制，用来更好地提取水下图像的特征信息，以及包括设计鉴别器网络结构以判别生成水下图像的真假；确定用以更新网络参数的基于均方对数误差计算方法的损失函数；使用训练集对设计好的网络结构进行训练，通过循环迭代不断优化网络，直至输出网络模型，并将测试集输入训练好的网络模型，获得清晰图像。通过本发明所增强的水下图像更符合人眼的观察习惯，在峰值信噪比、结构相似性等水下图像画质评测指标方面均相较于现有深度学习方法有所提升。
基于轻量级注意力机制水下图像色彩复原方法

[发明专利]基于时空域联合滤波的噪声图像去噪及动态目标增强方法-CN202310433727.8在审
发明人：钱惟贤;徐盈晖;陈钱;朱世豪;冯前;鞠一凡;周鼎钧;万敏杰 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空域联合滤波的噪声图像去噪及动态目标增强方法，包括：对每一帧图像进行降采样差分金字塔滤波，对图像进行不同频段信息的分解；分析高频噪声特性，求取抑制极大值的空域滤波卷积模板；利用抑制极大值的空域滤波卷积模板对每一层图像进行空域卷积，计算运动归一化参数；结合当前帧的DOP图像与前一帧运动补偿后的结果，在时域中进行运动补偿去噪。本发明能够在兼顾计算速度和算法稳定性的同时，在噪声场景下有效的去除噪声图像的各类噪声，并且尽可能的保留动态目标，使场景清晰，目标的细节得到增强。
基于时空联合滤波噪声图像动态目标增强方法

[发明专利]一种基于自适应注意力机制网络的可见光图像去噪方法-CN202310324928.4在审
发明人：顾国华;沈昊博;万敏杰;陈钱;王佳节;徐秀钰;许运凯;龚晟;钱惟贤;韶阿俊 -专利权人：南京理工大学;南京理工晟奥光电科技有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应注意力机制网络的可见光图像去噪方法，涉及图像处理领域，包括：将噪声图像与真值图像作为训练集，输入U型全卷积网络模型进行训练；设计自适应通道注意力机制，加入模型进一步提升去噪性能，并根据损失函数梯度调整网络参数，直到最大迭代次数，输出网络模型；将带有噪声的测试集图像输入训练好的网络模型，输出清晰图像。经本发明改进后的网络模型在图像去噪上的峰值信噪比、结构相似性和处理速度得到了明显提升。
一种基于自适应注意力机制网络可见光图像方法

[发明专利]一种基于残差学习的可见光-红外序列目标跟踪方法-CN202211143352.3在审
发明人： 万敏杰;陈屹立;顾国华;张晓杰;许运凯;陈钱;钱惟贤;王佳节 -专利权人：南京理工大学;上海航天控制技术研究所
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差学习的可见光‑红外序列目标跟踪方法，包括：初始化网络参数，对双波段图片序列的首帧进行目标采样，将样本输入包含三条并行分支的特征提取网络，每个分支分别提取可见光、红外、融合图像的特征；将特征图输入注意力模块，计算分层特征的注意力权重，用权重修正每一层的特征图；把最终的特征图送入各自的判别跟踪模块，得到目标跟踪的结果，利用融合分支与单模态分支的竞争、协作关系改进损失函数，根据目标真值框与实际跟踪框的偏差计算各分支的损失，优化网络；输入下一序列的图片，循环迭代得到跟踪网络模型，最终完成可见光——红外目标跟踪。本发明提高了可见光——红外目标跟踪的准确率和成功率。
一种基于学习可见光红外序列目标跟踪方法

[发明专利]基于多帧移位累加的低信噪比小目标检测方法-CN202210576661.3在审
发明人：钱惟贤;兰东林;陈钱;顾国华;万敏杰;任侃;于雪莲;路东明;隋修宝;何伟基;左超;张闻文 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多帧移位累加的低信噪比小目标检测方法，对输入的多帧图像序列，根据不同的假设速度进行移位累加，获得多个拖尾目标图像；通过模板匹配提取出图像中的拖尾目标，得到拖尾目标的长度与角度信息；由提取出的拖尾目标的长度与角度信息进行反推得到目标的真实运动速度；根据目标的真实运动速度对原始低信噪比序列进行多帧移位对齐累加，提高图像的信噪比，从原始的低信噪比图像中提取出能量增强后的目标；通过航迹关联抑制移位对齐累加后的图像序列中的虚警。本发明不仅适用于静止目标，还适用于运动的目标，大大增加了不同场景的适用性；同时在低信噪比场景下探测率高，能够有效抑制目标检测中可能出现的虚警问题。
基于移位累加低信噪目标检测方法

[发明专利]一种基于深度特征融合的遥感飞机目标识别方法-CN202110084548.9在审
发明人：陈欣;顾国华;万敏杰;黄琴燕;许运凯;马超;王佳节;陈钱;钱惟贤;任侃;路东明 -专利权人：南京理工大学;南京理工晟奥光电科技有限公司
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度特征融合的遥感飞机目标识别方法。该方法为：获取遥感飞机图片，利用标注软件对飞机目标进行标注，构建VOC格式数据集；初始化SSD网络参数；分批次将图片送入SSD网络，提取7种不同尺寸的特征图；设计特征融合机制，每次选取深层、中层、浅层3种不同尺寸的特征图进行融合；针对包括融合后特征图在内的各不同尺寸的特征图，生成不同尺寸的先验框，并调整先验框相对于输入图片的尺寸；计算先验框与真实框之间的匹配系数并划分正负样本，计算loss值并优化网络；将下一批次图片送入SSD网络，循环迭代得到SSD网络模型，完成遥感飞机目标识别。本发明适用于小目标识别，提高了遥感飞机目标识别的精度。
一种基于深度特征融合遥感飞机目标识别方法

[发明专利]基于特征提取的可见光与红外图像融合方法-CN202210231396.5在审
发明人：钱惟贤;刘畅;陈钱;顾国华;任侃;万敏杰;李宏哲 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征提取的可见光与红外图像融合方法，首先，对红外图像采用混合滤波算法进行预处理；其次，扩展图像的灰度直方图，使其充满整个灰度范围，凸显红外目标并弱化背景影响；接着，分别对不同光谱图像做高斯图像金字塔处理，再通过拉普拉斯金字塔分别得到不同尺度下图像的显著性区域；然后，对红外感兴趣区域计算，通过优势信息比较策略，对不同光谱的显著性区域进行比较，得到各个尺度下的红外图像感兴趣区域；最后，把不同尺度下的红外感兴趣区域融合入可见光图像中，得到不同光谱的融合结果。本发明的多光谱图像融合方法，细节信息保留完整、鲁棒性强，解决了单一可见光传感器光谱探测范围有限的问题。
基于特征提取可见光红外图像融合方法

[发明专利]一种适用于长程跟踪的鲁棒性视觉目标跟踪方法-CN201810463293.5有效
发明人：顾国华;顾烨仪;万敏杰;钱惟贤;任侃;路东明;陈钱;顾芷西;隋修宝;何伟基 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2018-05-15 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于长程跟踪的鲁棒性视觉目标跟踪方法，首先根据视频序列的初始帧图像与目标在初始帧中的位置信息提取正负样本，对样本图像块作特征提取得到低维特征向量，使用线性支持向量机技术初始化目标外观模型；然后对得到的支持向量机模型进行逻辑斯蒂回归，对目标外观模型在粒子滤波框架下估计目标位置；随后，将中值流跟踪算法与当前的粒子滤波算法结合协同跟踪，在跟踪过程中采用增量减量技术在线更新外观模型，将原始的外观模型与新样本结合在线更新外观模型，直到最后一帧结束更新，从而实现了鲁棒性的视觉目标跟踪。本发明实现了机制迥异的两路跟踪方法的并行互补，解决了跟踪进程中不断产生新信息而造成空间冗余的问题。
一种适用于长程跟踪鲁棒性视觉目标方法

[发明专利]基于红外图像的海面舰船检测方法-CN202110900578.2在审
发明人：钱惟贤;成艳;高丹;陈钱;顾国华;万敏杰;任侃 -专利权人：南京理工大学;上海航天控制技术研究所
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于红外图像的海面舰船检测方法，探测精度高、虚警率低、鲁棒性强。本发明的海面舰船检测方法，包括如下步骤：(10)红外图像预处理：对红外探测器采集到的包含舰船的海面图像进行预处理；(20)Dot‑Curve初步定位：对经预处理的红外图像进行Dot‑Curve提取，得到候选目标主副轴；(30)主副轴修正：基于残差分析理论，对候选目标主副轴的灰度曲线进行拟合，并对候选目标主副轴的位置进行修正；(40)特征提取：对候选目标进行特征提取，计算候选目标主副轴纹理特性和几何特性参数，架构特征集；(50)目标鉴别：比较需求项目和干扰项目的特征参数，对潜在目标进行特征分析、融合，获得需求目标。
基于红外图像海面舰船检测方法

[发明专利]基于时空聚类的动目标检测方法-CN202110909898.4在审
发明人：钱惟贤;杨文广;高丹;陈钱;顾国华;万敏杰;任侃 -专利权人：南京理工大学;上海航天控制技术研究所
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开本发明的目的在于提供一种基于时空聚类的动目标检测方法，能够兼顾计算速度和检测稳定性，从图像序列中快速区分动态目标和静态目标，并对动态目标进行跟踪以确定目标在图像中的位置。本发明的动目标检测方法，包括如下步骤：(10)图像特征点提取：在初始帧对目标进行角点检测，提取图像特征点；(20)特征点航迹关联：对提取到的图像特征点进行跟踪检测，并用航迹进行关联；(30)航迹位移量聚类：根据背景运动与目标运动在图像坐标中位移的不同，通过聚类切割出运动特征点和背景特征点；(40)运动特征点空间聚类：根据不同目标在图像中的空间差异，将同一目标上的特征点航迹进行组合，不同目标上的特征点航迹进行区分，同时记录每个运动目标的航迹状态。
基于时空目标检测方法

[发明专利]基于稀疏表示和转移受限粒子滤波的红外小目标跟踪方法-CN201710792936.6有效
发明人：任侃;张晓敏;顾国华;钱惟贤;陈钱;路东明;顾烨怡;朱宇遥;万敏杰;隋修宝;何伟基;孟思岐;王佳佳;王佳节;过玲钰;杨诗怡 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-09-05 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏表示和转移受限粒子滤波的红外小目标跟踪方法，首先引入一个表征正常目标区域和表征噪声背景离群区域的遮挡二值指示向量，结合目标字典模板，建立红外小目标的稀疏表示模型；然后，通过显著性检测提取红外图像高频区域，作为粒子滤波模型状态转移过程中的先验信息，在此限制下进行目标状态预测和粒子采样；最后，建立了基于目标样本粒子稀疏重构误差差异性的粒子滤波观测模型，并结合在线模板更新策略实现对目标状态的估计与跟踪。本发明增强了随机粒子的状态估计能力，提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪准确度。
基于稀疏表示转移受限粒子滤波红外目标跟踪方法

[发明专利]一种基于近似主成分分析的红外目标跟踪方法-CN202010892527.5在审
发明人：顾国华;马超;万敏杰;任侃;钱惟贤;陈钱 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于近似主成分分析的红外目标跟踪方法。该方法步骤如下：步骤1、获取图像序列，读取首帧图像，选定跟踪的目标；步骤2、对步骤1选定的跟踪目标进行初始化模板矩阵，初始化目标状态向量；步骤3、选取粒子数N，对所有粒子分别建立待选目标表观模型，计算出目标矩阵，然后根据重构误差矩阵确定本帧跟踪结果；步骤4、对于步骤3中跟踪结果的目标矩阵，通过重构误差矩阵确定权重，更新模板矩阵中的元素；步骤5、根据似然概率重新采样，对本帧图像进行状态转移概率高斯分布建模，得到下一帧图像N个对应的候选目标；步骤6、返回步骤3，直到图像序列结束。本发明方法具有跟踪精度高、鲁棒性好的优点。
一种基于近似成分分析红外目标跟踪方法

[发明专利]一种基于像素建模的移动相机下运动目标检测方法-CN201610225318.9有效
发明人：顾国华;姚哲毅;钱惟贤;任侃;陈钱;王鹏程;王伟杰;顾煜洁;万敏杰;田杰;朱国强;龚振飞;赵铁锟 -专利权人：南京理工大学;西安西光创威光电有限公司
申请日： 2016-04-12 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提出一种基于像素建模的移动相机下运动目标检测方法。对移动相机获取的视频图像序列进行归一化处；对图像进行归一化处理可以消除光照因素的影响；提取图像序列每帧图像的特征点，使用相邻两帧图像的特征点对应关系获取后一帧图像对应于前一帧图像的变换矩阵，使用变换矩阵更新前一帧图像的像素模型获取后一帧图像的像素模型，其中，图像序列第一帧图像的像素模型通过初始化获得；根据特征点和像素模型，计算获得检测目标所需的决策阈值和决策阈值最小数目；根据决策阈值和决策阈值最小数目判断图像中的像素点是属于背景像素还是属于运动目标像素，从而检测出图像中的目标。本发明检测结果不会出现孔洞现象，能够及时消除鬼影现象。
一种基于像素建模移动相机运动目标检测方法

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