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[发明专利]基于无人驾驶汽车的图像去雾装置及去雾方法-CN201510218407.6有效
发明人：范新南;陈伟;张学武;张卓;李敏;汪耕任;刘振兴 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-04-30 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人驾驶汽车的图像去雾装置，包括图像采集装置、环境光估算模块、大气光幕估算模块、图像复原模块与图像调整模块，图像复原模块根据环境光、大气光幕和大气散射模型计算复原图像；图像调整模块包括亮度调整模块和色调调整模块，对复原后的图像进行亮度、色调的调整。本发明还公开了一种基于无人驾驶汽车的图像去雾方法，包括对环境图像进行环境光估算、大气光幕估算；计算复原图像；根据人眼视觉特性对复原后的图像进行亮度、色调的调整。本发明可以对无人驾驶汽车的立体视觉系统进行改进，先对前方道路图像进行去雾处理，再合成实时的3D图像，可以提高3D图像的清晰度和准确率，更加及时地发现潜在的危险。
基于无人驾驶汽车图像装置方法

[发明专利]一种基于视频的自适应分块的目标跟踪方法-CN201510236291.9有效
发明人：范新南;刘振兴;谢迎娟;张卓;马金祥;李敏;陈伟;汪耕任 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-05-11 - 公布日： 2018-04-03 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频的自适应分块的目标跟踪方法，本发明的有益效果是（1）构建了更加具有鲁棒性的跟踪目标动态模型的方法设计自适应分块方法，通过分块、判断遮挡、自适应融合三个步骤获得鲁棒的被跟踪目标动态模型。（2）在复杂环境下更新待融合图像块的权重在跟踪过程中，考虑到背景对目标模板的影响，利用改进的权重计算方法更新待融合图像块的权重，以保证跟踪的准确性。（3）对运动目标初步跟踪结果进行校正通过SURF特征匹配对初步跟踪结果做校正，提高算法的跟踪精度。既能很好地处理目标遮挡的状况，又能在环境影响下精确定位目标，还能自适应改变跟踪窗口大小。
一种基于视频自适应分块目标跟踪方法

[发明专利]一种基于粗糙集的图像快速修复方法-CN201510250849.9有效
发明人：谢迎娟;范新南;汪耕任;史鹏飞;张卓;倪建军;张学武;李敏 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-05-15 - 公布日： 2018-01-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粗糙集的图像快速修复方法，其步骤包括对采集到的数字图像建立粗糙集模型，抽象出一个知识表达系统；然后根据知识表达系统中的等价关系进行亮度等级划分；按照划分分别用上近似下近似求取论域（图像）的光照亮度层；然后引入近似分类精度，系统参数重要度，计算其值随划分层数变化趋势；最后根据他们的收敛性反馈最佳划分从而自适应亮度层，将所有亮度层划分为过量区域、正常区域、过暗区域，以正常区域为基准逐层恢复亮度。最终得到清晰、可视性良好、细节更为突出的图像，本发明适应能力强，能够克服各种苛刻光照环境条件，处理速度快，具有一定的在线实时性，具有很大的现实意义和实用价值。
一种基于粗糙图像快速修复方法