| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 1 | 基于对数极坐标变换的多图像加密方法 | CN201210194738.7 | 2012-06-14 | CN102800042B | 2014-10-29 | 周南润; 刘兴斌; 龚黎华; 张文全 |
| 一种基于对数极坐标变换的多图像加密方法，利用对数极坐标逆变换，将不同的图像编码到不同的环状范围内，不同的环状范围的内外半径互不重叠，将各个环状图像叠加到一起得到一幅图像；以光学方式实现对叠加后的图像进行基于分数傅里叶变换的双随机相位编码加密，其中分数傅立叶变换的变换阶次和随机相位模板作为密钥，实施变换环域的内半径和外半径可作为次级密钥。本发明不仅简单，易操作而且提高了图像的加密效率并具有较好的抗攻击性和较高的安全性。 | ||||||
| 2 | 一种基于对数极坐标变换的静脉匹配方法 | CN201310601384.8 | 2013-11-25 | CN103593675A | 2014-02-19 | 谢剑斌; 闫玮; 刘通; 李沛秦; 王浩宇; 陆海; 周鹏宇 |
| 本发明涉及一种基于对数极坐标变换的静脉匹配方法。该方法首先对图像进行预处理，得到静脉纹线图和单像素纹线图；接着依据手指静脉纹线图像结构特征划定模板图像和样本图像的匹配候选区域；然后计算模板图像和样本图像匹配候选区域LPT变换结果的相似测度；最后依据区域间的相似测度和相对位置分布判定匹配结果。 | ||||||
| 3 | 基于对数极坐标变换的多图像加密方法 | CN201210194738.7 | 2012-06-14 | CN102800042A | 2012-11-28 | 周南润; 刘兴斌; 龚黎华; 张文全 |
| 一种基于对数极坐标变换的多图像加密方法，利用对数极坐标逆变换，将不同的图像编码到不同的环状范围内，不同的环状范围的内外半径互不重叠，将各个环状图像叠加到一起得到一幅图像；以光学方式实现对叠加后的图像进行基于分数傅里叶变换的双随机相位编码加密，其中分数傅立叶变换的变换阶次和随机相位模板作为密钥，实施变换环域的内半径和外半径可作为次级密钥。本发明不仅简单，易操作而且提高了图像的加密效率并具有较好的抗攻击性和较高的安全性。 | ||||||
| 4 | 基于数字图像处理的对数极坐标变换的优化方法 | CN201611167716.6 | 2016-12-16 | CN106651775B | 2020-01-14 | 师丽娜 |
| 一种基于图像处理的对数极坐标变换的优化方法，思路为：获取待处理的数字图像I，计算待处理的数字图像I的最大半径rmax；建立待处理的数字图像直角坐标系，并分别确定待处理的数字图像直角坐标系内的等映射圆、凹区和外围区域；然后得到待处理的数字图像I中的N个同心圆；对待处理的数字图像直角坐标系进行对数极坐标变换，得到对数极坐标变换后的图像J，分别确定J的水平尺寸为角采样率m，垂直尺寸为J的最远映射距离ρmax，最后依次计算待处理的数字图像直角坐标系中凹区及等映射圆所对应的对数极坐标变换后的图像J的凹区及等映射圆区域内m×r0个像素点的灰度值，以及待处理的数字图像直角坐标系中外围区域所对应的对数极坐标变换后的图像J内外围区域内的m×(ρmax‑r0)个像素点的灰度值。 | ||||||
| 5 | 基于数字图像处理的对数极坐标变换的优化方法 | CN201611167716.6 | 2016-12-16 | CN106651775A | 2017-05-10 | 师丽娜 |
| 一种基于图像处理的对数极坐标变换的优化方法，思路为：获取待处理的数字图像I，计算待处理的数字图像I的最大半径rmax；建立待处理的数字图像直角坐标系，并分别确定待处理的数字图像直角坐标系内的等映射圆、凹区和外围区域；然后得到待处理的数字图像I中的N个同心圆；对待处理的数字图像直角坐标系进行对数极坐标变换，得到对数极坐标变换后的图像J，分别确定J的水平尺寸为角采样率m，垂直尺寸为J的最远映射距离ρmax，最后依次计算待处理的数字图像直角坐标系中凹区及等映射圆所对应的对数极坐标变换后的图像J的凹区及等映射圆区域内m×r0个像素点的灰度值，以及待处理的数字图像直角坐标系中外围区域所对应的对数极坐标变换后的图像J内外围区域内的m×(ρmax‑r0)个像素点的灰度值。 | ||||||
| 6 | 대수극좌표변환방법과, 시각인식방법 및 광학적 정보처리장치 | KR1019910015221 | 1991-08-31 | KR1019950004508B1 | 1995-05-01 | 이또마사미; 나시이칸지; 카와무라히로유키; 후쿠이아쯔시 |
| 내용 없음. | ||||||
| 7 | Image registration using a modified log polar transformation | US14956090 | 2015-12-01 | US09547884B1 | 2017-01-17 | Katsumi Ohnishi; David R. Kirk; Paul Matthew Techau |
| A system and method for registering a test image with a reference image requires decimation of both images to create corresponding image pyramids. A Log-Polar Transformation (LPT) is then applied to corresponding pixels from the same highest levels of the respective pyramids. Next, these pixels are manipulated to establish a Normalized Correlation Coefficient (NCC) for their respective correlations. Approximately the highest 10% of correlated pixels are then retained to identify related pixels in the next lower level of their respective pyramids. Again, LPT is applied to these related pixels and they, in turn, are manipulated to establish NCC correlations for identifying pixels to be retained. This process is successively accomplished for each lower level of the pyramid until the lowest levels (i.e. the test image and the reference image) are correlated and used for registration of the test image. | ||||||
| 8 | Logarithmic polar coordinate transforming method, vision recognizing method, and optical information processing apparatus | EP91114384.0 | 1991-08-27 | EP0473121A3 | 1993-05-12 | Itoh, Masami; Nishii, Kanji; Kawamura, Hiroyuki; Fukui, Atsushi |
A vision recognizing method includes a logarithmic polar coordinate transforming method includes the steps of storing information (f) of an input image, generating complex amplitude information (f * A * T) based on the information (f) of the input image, phase information (A), and amplitude information (T), an amplitude of which changes according to distance between each point composing the amplitude information (T) and origin of logarithmic polar coordinate, and Fourier-transforming the complex amplitude information (f * A * T). An optical information processing apparatus is for carrying out the method by combination of lenses and liquid crystal displays. |
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| 9 | Logarithmic polar coordinate transforming method, visual recognizing method, and optical information processor | JP23170890 | 1990-08-31 | JPH04110928A | 1992-04-13 | ITO MASAYA; NISHII KANJI; KAWAMURA HIROYUKI; FUKUI KOJI |
| PURPOSE: To decrease the intensity gradient of a coordinate-transformed image with the position and to enable good-accuracy transformation by multiplying amplitude information which varies in amplitude with the distance from the origin of phase information by information on an input image and phase information and further performing Fourier transformation. CONSTITUTION: The information (f) on the input image of an object body displayed on a 1st liquid crystal display 2, the amplitude information T of an amplitude filter 5 which varies in transmissivity with the distance from the center of the phase information A, and the phase information A for logarithmic polar coordinate transformation are superposed on a 2nd liquid crystal display to obtain f×A×T. This 2nd liquid crystal display 6 is arranged on the front focal plane of a lens 7, so the information f×A×T on the 2nd liquid crystal display 6 is processed optically by Fourier transformation and a photoelectric conversion device 8 detects the logarithmic polar coordinate transformed image of the input image (f) of the object body. Consequently, the logarithmic polar coordinate transformation is performed with good accuracy. COPYRIGHT: (C)1992,JPO&Japio | ||||||
| 10 | Logarithmic polar coordinate transforming method, vision recognizing method, and optical information processing apparatus | US962655 | 1992-10-19 | US5343415A | 1994-08-30 | Masami Itoh; Kanji Nishii; Hiroyuki Kawamura; Atsushi Fukui |
| A vision recognizing method includes a logarithmic polar coordinate transforming method including the steps of storing an input image f1(x, y); optically generating complex amplitude information f1(x, y)A(x, y)T(x, y) by multiplying the information of the input image by the product of phase information A(x, y) for performing a logarithmic polar coordinate transformation and amplitude information T(x, y), an amplitude of which changes according to distance between each point composing the amplitude information and origin of logarithmic polar coordinate; and Fourier-transforming the complex amplitude information f1(x, y)A(x, y)T(x, y). An optical information processing apparatus is used to carry out the method and includes a combination of lenses and liquid crystal displays. | ||||||
| 11 | 电磁成像空变模糊恢复方法及装置 | CN201810909947.2 | 2018-08-10 | CN109345466B | 2020-07-10 | 谢树果; 栾申申 |
| 本发明实施例提供一种电磁成像空变模糊恢复方法及装置，该方法包括：对直角坐标系下的由电磁成像获得的第一空变模糊图像进行对数极坐标变换，获得第二空变模糊图像；对直角坐标系下的第一点扩展函数图像进行对数极坐标变换，获得第二点扩展函数图像；基于第二点扩展函数图像对第二空变模糊图像进行图像恢复，获得第一高分辨率图像；并对第一高分辨率图像进行对数极坐标逆变换，获得直角坐标系下的第二高分辨率图像。本发明实施例根据空变模糊在对数极坐标系中具有空间不变的特性，通过在对数极坐标系中对空变模糊图像进行图像恢复，避免分块处理带来的额外噪声，提高了恢复得到的高分辨率图像的信噪比，且提高了电磁检测的精确度和空间分辨率。 | ||||||
| 12 | 提高水平集计算速度的方法 | CN200710017923.8 | 2007-05-24 | CN101055642A | 2007-10-17 | 余瑞星; 吕梅柏; 张科; 李言俊; 邢超 |
| 本发明公开了一种提高水平集计算速度的方法，首先选取待处理的均匀采样的图像映射到对数极坐标下得到非均匀采样图像，再对非均匀采样图像进行水平集演化运算，其特点是选取对数极坐标模型log(ρ/ρ0)，按照公式ρ0＝N/2π确定最小取样半径ρ0，对小于ρ0的区域不再进行对数映射(其中，N为采样数)；按照反向算法公式对待处理图像进行对数极坐标变换后，根据水平集的公式进行水平集全局迭代运算，最后采用反向算法对待处理图像进行对数极坐标反变换得到处理结果。由于将待处理图像映射到对数极坐标系下进行水平集迭代运算，利用对数极坐标的非均匀采样性将原图像的大小由原先的256*256减小为84*160，图像的大小约为原图像的1/5，提高了现有水平集方法的计算速度。 | ||||||
| 13 | 电磁成像空变模糊恢复方法及装置 | CN201810909947.2 | 2018-08-10 | CN109345466A | 2019-02-15 | 谢树果; 栾申申 |
| 本发明实施例提供一种电磁成像空变模糊恢复方法及装置，该方法包括：对直角坐标系下的由电磁成像获得的第一空变模糊图像进行对数极坐标变换，获得第二空变模糊图像；对直角坐标系下的第一点扩展函数图像进行对数极坐标变换，获得第二点扩展函数图像；基于第二点扩展函数图像对第二空变模糊图像进行图像恢复，获得第一高分辨率图像；并对第一高分辨率图像进行对数极坐标逆变换，获得直角坐标系下的第二高分辨率图像。本发明实施例根据空变模糊在对数极坐标系中具有空间不变的特性，通过在对数极坐标系中对空变模糊图像进行图像恢复，避免分块处理带来的额外噪声，提高了恢复得到的高分辨率图像的信噪比，且提高了电磁检测的精确度和空间分辨率。 | ||||||
| 14 | 一种自适应跨摄像机多目标跟踪方法及系统 | PCT/CN2015/092765 | 2015-10-23 | WO2016131300A1 | 2016-08-25 | 陆平; 于慧敏; 邓硕; 郑伟伟; 高燕; 谢奕; 汪东旭 |
一种自适应跨摄像机多目标跟踪方法及系统，所述方法包括：固定跟踪窗口大小并使用预先建立的跟踪模型得到当前视频帧目标物体的位置，在所得到的位置处变换跟踪窗口的大小，使用所述跟踪模型得到目标物体的尺度，根据得到的目标物体的尺度在线更新跟踪模型；根据更新的跟踪模型，对当前视频帧目标物体的图像进行对数极坐标变换，对对数极坐标变换后的目标物体的图像进行混合高斯建模，度量目标物体的中心偏移和变化程度，判别目标物体是否已经消失。 |
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| 15 | 采用极对数坐标表示的分数阶傅里叶变换的图像配准方法 | CN201110410912.2 | 2011-12-12 | CN102521834A | 2012-06-27 | 彭静; 徐晓艳 |
| 本发明公开了一种采用极对数坐标表示的分数阶傅里叶变换(FRFT)的时频域图像配准算法，本发明将信号在分数阶Fourier域上的表示，同时融合了信号在时域和频域的信息，采用相位相关技术，将基准图像和待配准图像作FRFT变换，确定其平移参数，并通过对数-极坐标变换得到旋转、缩放等配准参数。本发明能够全面反映信号随时间变化的频率特征。 | ||||||
| 16 | 基于对数极空间的图像物体大小和旋转估计计算方法 | PCT/CN2017/118845 | 2017-12-27 | WO2019029098A1 | 2019-02-14 | 朱建科; 李洋 |
一种基于对数极空间的图像物体大小和旋转估计计算方法，包括：输入待测图像和模板图像，并对待测图像进行对数极坐标变换；将变换后的物体图像进行特征提取，获得特征图像；利用提取的特征通过相位相关法计算得到图像物体相对于模板图像的大小和旋转变化的响应图；通过响应图中最大值周边区域内的响应值及其坐标位置来计算相对位移；通过相对位移来计算出待测图像中物体相对于模板图像中物体的大小和旋转变化量。所述方法利用了对数极空间作为图像操作空间，从而快速有效地同时估计出物体的大小和旋转变化，为上层应用提供快速算法支持。 |
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| 17 | 一种用于数字超声诊断仪的实时对数压缩方法、系统 | CN201911124130.5 | 2019-11-15 | CN110840483B | 2022-03-18 | 康恺; 窦进强 |
| 本发明公开了一种用于数字超声诊断仪的实时对数压缩方法、系统，其中，数字超声诊断仪发射高压脉冲，并接收探头反射回来的超声信号，同时通过FPGA对超声信号进行波束合成、信号处理、对数压缩及DSC变换后，将超声图像显示出来，对数压缩采用实时计算的方式，首先对输入的超声信号进行预处理，将其变换到收敛域内，其次进行CORDIC变换，得到预处理结果的自然对数，再次对极坐标变换的结果进行后处理，得到各种形式的对数压缩。通过FPGA采用实时计算的方式实现对数压缩，所以不需要额外的存储空间，且计算精度高，同时控制灵活，只需要给定不同的系数值就可以实现多条压缩曲线间的切换。 | ||||||
| 18 | 一种用于数字超声诊断仪的实时对数压缩方法、系统 | CN201911124130.5 | 2019-11-15 | CN110840483A | 2020-02-28 | 康恺; 窦进强 |
| 本发明公开了一种用于数字超声诊断仪的实时对数压缩方法、系统，其中，数字超声诊断仪发射高压脉冲，并接收探头反射回来的超声信号，同时通过FPGA对超声信号进行波束合成、信号处理、对数压缩及DSC变换后，将超声图像显示出来，对数压缩采用实时计算的方式，首先对输入的超声信号进行预处理，将其变换到收敛域内，其次进行CORDIC变换，得到预处理结果的自然对数，再次对极坐标变换的结果进行后处理，得到各种形式的对数压缩。通过FPGA采用实时计算的方式实现对数压缩，所以不需要额外的存储空间，且计算精度高，同时控制灵活，只需要给定不同的系数值就可以实现多条压缩曲线间的切换。 | ||||||
| 19 | 一种基于对数极空间的图像物体大小和旋转估计计算方法 | CN201710685725.2 | 2017-08-11 | CN107516322A | 2017-12-26 | 朱建科; 李洋 |
| 本发明公开了一种基于对数极空间的图像物体大小和旋转估计计算方法。输入待测图像和模板图像，并对待测图像进行对数极坐标变换；将变换后的物体图像进行特征提取，获得特征图像；利用提取的特征通过相位相关法计算得到图像物体相对于模板图像的大小和旋转变化的响应图；通过响应图中最大值周边区域内的响应值及其坐标位置来计算相对位移；通过相对位移来计算出待测图像中物体相对于模板图像中物体的大小和旋转变化量。本发明方法创新地利用了对数极空间作为图像操作空间，从而快速有效地同时估计出物体的大小和旋转变化，为上层应用提供快速算法支持。 | ||||||
| 20 | 结合字典群的目标分割方法 | CN201610898208.9 | 2016-10-14 | CN106650777B | 2019-07-05 | 姚劲草; 于慧敏 |
| 本发明公开了一种结合字典群的目标分割方法。该方法首先对训练形状集进行对数极坐标变换和模糊对数极坐标分解；利用分解获得的子形状集和原始训练集的对数极坐标变换组成形状集群；基于形状集群构造字典群；结合字典群构造字典群约束主项和辅项；结合底层概率形状函数构造统一分割模型；初始化稀疏系数和底层概率形状，利用标准梯度下降法和软阈值法进行函数最优化求解；通过判断优化是否收敛决定迭代或输出目标分割结果；本发明克服了小样本训练集背景下，目标存在局部形变时，现有稀疏形状表示方法无法充分利用训练集样本的局部信息重建目标形状的问题；同时也大幅提高了稀疏形状表示在目标与训练形状存在较大整体差异情况下的目标的表达能力。 | ||||||
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