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[发明专利]一种基于感兴趣区域和图像标记的红外弱小目标增强方法-CN202010354472.2有效
发明人：李武周;邵铭;胡启立;程相正;康华超;刘伟;樊仁杰 -专利权人：李武周;中国人民解放军63891部队
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于感兴趣区域和图像标记的红外弱小目标增强方法，其步骤为：对采集的含有红外弱小目标的红外图像进行预处理；在深度限制、面积限制、形状限制和面积扩张速度限制4个约束条件下的限制下从预处理后的图像中筛选出包含所有目标的局部最大值区域；对每一个筛选出的局部最大值区域向外扩张一定距离后形成待分割区域；求得每一待分割区域的分割阈值，并对待分割区域进行分割；创建一个与原图像大小相同的标记矩阵；利用图像的标记矩阵分别采用不同的映射方法和参数对原图像中的背景区域和所有目标区域进行映射，所得图像即为最终增强结果。本发明对红外弱小目标具有较好的目标增强效果，在红外弱小目标检测领域具有重要意义。
一种基于感兴趣区域图像标记红外弱小目标增强方法

[发明专利]基于yolov5的图像数据集快速标注方法及系统-CN202211329601.8在审
发明人：王晓田;张鹏宇;刘伟;程相正;彭紫英 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于yolov5的图像数据集快速标注方法及系统，在待标注数据集中选取少量特征差异较明显的图像进行人工标注形成小型数据集，采用该数据集后对yolov5进行训练，并得到该数据集的权重文件；随后利用得到的权重文件使用yolov5的目标检测功能对待标注数据集进行标注；利用筛选机制将未标注的图像组成一个新的数据集，从中人工随机选取少量特征差异较明显的图像进行标注后送入深度学习模型中继续训练，使得深度学习模型不断学习新的特征，得到该数据集的权重文件进行自动标注后再次进行筛选，提高数据集标注的精确度，该方法对不同种类的图像适配能力极好，能够实现深度学习中大规模图像数据集的快速标注。
基于 yolov5 图像数据快速标注方法系统

[发明专利]一种基于模糊理论的图像增强改进方法-CN202210116148.6在审
发明人：曲卫东;邵铭;程相正;袁翔宇;范瑜;李武周;胡启立;康华超 -专利权人：中国人民解放军63891部队
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像增强方法，具体涉及一种基于模糊理论的图像增强改进方法。该方法将Pal函数中的模糊因子看做是变量，同时以信息熵作为图像增强效果的评价函数。选择优化速度较快的最速下降法来优化该评价函数，以获得最优的模糊因子。由于信息熵与模糊因子并没有显性函数关系，所以这里采用数值计算的方法来进行优化。本发明在快速得到最佳的图像增强效果的同时，可有效避免人工选择模糊变量的繁琐尝试，提高图像处理的智能化水平。
一种基于模糊理论图像增强改进方法

[发明专利]一种用于提高烟幕红外有效遮蔽面积测量精度的方法-CN202210473572.6在审
发明人：李武周;程相正;邵铭;康大勇;曲卫东;胡启立;宝国辉;康华超;樊仁杰;刘伟;范瑜 -专利权人：中国人民解放军63891部队
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明公开一种用于提高烟幕红外有效遮蔽面积测量精度的方法，其包括以下步骤：对获取的烟幕下的红外原始图像进行滤波；对预处理后的图像进行分割；提取出的点源形状和位置，计算所有点源重心位置坐标，作为作为插值节点坐标；计算红外点源位置的遮蔽率作为插值节点的函数值；将红外点源位置坐标作为三角单元的顶点按最小内角最大化准则划分三角单元；将待插值点直角坐标变换为重心坐标；估计每个红外点源位置处烟幕遮蔽率的偏导数，根据插值节点的函数值和偏导数计算插值系数；根据三角单元的插值系数和插值公式逐点插值计算烟幕遮蔽率，最后根据所有点的烟幕遮蔽率统计烟幕遮蔽面积。本发明能够极大的减少插值算法的复杂度，提高插值精度。
一种用于提高烟幕红外有效遮蔽面积测量精度方法

[发明专利]烟幕对红外遮蔽效果的测量方法-CN202210473573.0在审
发明人：李武周;邵铭;胡启立;曲卫东;康大勇;程相正;宝国辉;康华超;范瑜;樊仁杰;刘伟 -专利权人：中国人民解放军63891部队
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种烟幕对红外遮蔽效果的测量方法，其包括以下步骤：对获取的烟幕下的红外原始图像进行滤波；对预处理后的图像进行分割；提取出的点源形状和位置，计算所有点源重心位置坐标，作为每个点源的位置坐标；计算每个红外点源位置处的烟幕遮蔽率；将红外点源位置坐标作为三角单元的顶点按最小内角最大化准则划分三角单元；将待插值点直角坐标变换为重心坐标；估计每个红外点源位置处烟幕遮蔽率的偏导数值，并计算插值系数；根据三角单元的插值系数和插值公式逐点插值计算烟幕遮蔽率，最后根据所有点的烟幕遮蔽率统计烟幕遮蔽面积。本发明能够极大的减少插值算法的复杂度，提高插值精度，减少数据处理时间。
烟幕红外遮蔽效果测量方法

[发明专利]一种基于极小模网络的烟幕红外遮蔽面积测量方法-CN202210475105.7在审
发明人：李武周;康大勇;邵铭;程相正;曲卫东;胡启立;康华超;宝国辉;刘伟;范瑜;樊仁杰 -专利权人：中国人民解放军63891部队
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于极小模网络的烟幕红外遮蔽面积测量方法，其包括以下步骤：对获取的烟幕下的红外原始图像进行滤波；对预处理后的图像进行分割；提取出的点源形状和位置，计算所有点源的重心位置坐标，作为每个点源的位置坐标；计算红外点源位置的遮蔽率作为插值节点的函数值；将红外点源位置坐标作为三角单元的顶点按最小内角最大化准则划分三角单元；构造曲线网络建立求解方程组；构造平均平面估计各节点处一阶偏导数，计算出插值节点的一阶偏导数；根据每个三角单元的插值系数和插值公式逐点插值计算烟幕遮蔽率，最后根据所有点的烟幕遮蔽率统计烟幕遮蔽面积。本发明能够极大的减少插值算法的复杂度，提高插值精度，减少数据处理时间。
一种基于极小网络烟幕红外遮蔽面积测量方法