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公开(公告)号：CN111833270A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010669986.7
申请日：2020-07-13
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种快速的沙尘降质图像增强方法，步骤包括：步骤1、补偿蓝色通道中丢失的蓝色波长来恢复蓝色波长。步骤2、采用白平衡算法对沙尘降质图像进行颜色校正。步骤3、采用引导滤波算法来增强图像对比度和边缘准确性，并使用自适应的方法计算细节层的放大系数来增强图像细节信息。步骤4、得到最终恢复的无沙尘彩色图像，即成。本发明的方法实现了对沙尘拍摄的图像进行清晰化处理，改善了沙尘降质图像的视觉效果，提升了图像的清晰度，增强了图像对比度和色度，使图像的纹理信息更清晰，视觉效果良好。
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公开(公告)号：CN111738946A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010547438.7
申请日：2020-06-16
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明实施例提供一种沙尘降质图像的增强方法及装置，涉及数字图像处理技术领域，用于准确估计沙尘降质图像的环境光和透射率，进而增强沙尘降质图像的对比度和色度，该方法包括：对待处理的沙尘降质图像进行多层分解，得到基础层和残差层；对残差层进行非线性映射处理，对基础层进行蓝通道处理和白平衡处理；对处理后的残差层和基础层进行重构，得到第一图像；对沙尘降质图像进行白平衡处理以及Gamma校正，得到第二图像；对第一图像和第二图像分别进行权重图处理、归一化处理以及拉普拉斯和高斯金字塔处理；将处理后的第一图像和第二图像求和，得到沙尘降质图像的增强图像。本发明实施例用于增强沙尘降质图像。
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公开(公告)号：CN111383216A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010162967.5
申请日：2020-03-10
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种图像间变化的检测方法及装置，涉及图像处理技术领域，其目的在于低照度情况下监测区域未发生变化时图像间变化的检测易因传感器噪声影响所干扰，影响检测结果的准确性。该方法包括：对图像集合中的目标图像执行形态学滤波操作，得到滤波图像；利用压缩对数比算子和均值比算子分别对图像集合中的目标图像进行处理，得到每个目标图像的差异图，并对多个目标图像的差异图进行等权融合操作，得到融合差异图；通过预设处理函数对融合差异图像进行压缩得到归一化融合差异图，并对归一化融合差异图进行中值滤波操作得到最终差异图；通过预设聚类算法对最终差异图进行聚类，并根据聚类结果确定图像间变化。本发明适用于检测图像间变化。
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公开(公告)号：CN110826472A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911060518.3
申请日：2019-11-01
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种图像检测方法及装置，涉及图像处理技术领域，主要目的在于在图像检测的过程中，解决图像目标的检测结果准确性较低的问题而发明。本发明的方法包括：根据待检测图像的底层特征，利用预设模型获取所述待检测图像的目标先验数据；通过低秩矩阵分解对所述待检测图像的底层特征进行处理，得到目标特征及背景冗余信息；根据所述目标先验数据对所述待检测图像中的目标特征及背景特征按照监督信息方向分离，得到初步图像目标；利用优化中智学算法对所述初步图像目标进行优化，得到图像目标以完成图像检测，所述优化中智学算法是对中智学理论重新数学公式定义得到的。本发明主要适用于对自然图像的图像目标进行检测。
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公开(公告)号：CN109978782A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910205341.5
申请日：2019-03-18
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明实施例提供一种数字全息再现图像中散斑噪声的去除方法及装置，所述方法包括：获得数字全息再现图像；确定所述数字全息再现图像中被记录物体所在的目标区域；对所述目标区域内的数字全息再现图像进行细节增强；去除细节增强后的数字全息再现图像中的散斑噪声。可见，在去除数字全息再现图像中的散斑噪声之前，通过对数字全息再现图像中被记录物体所在的目标区域进行细节增强，使得数字全息再现图像中被记录物体的细节增强，在去除数字全息再现图像中的散斑噪声时，能够避免数字全息再现图像中被记录物体的纹理模糊，使数字全息再现图像中被记录物体的细节信息得到有效保留，进而使得数字全息再现图像能够很好的再现被记录物体的3D信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107064489B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201611229026.9
申请日：2016-12-27
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N33/533 , G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种基于多孔硅/量子点的荧光生物传感器基底材料的制备方法，包括以下步骤：电化学腐蚀法制备多层多孔硅样品；制备待测抗原；通过偶联剂将水溶性CdSe/ZnS量子点羧基活化，与表面有氨基功能团的生物分子偶联；将待测抗原渗透到多层多孔硅样品；将量子点偶联的抗体渗透到待测抗原修饰的多层多孔硅样品，得到所述基于多孔硅/量子点的荧光生物传感器基底材料；对样品进行表面形貌表征、反射谱测量及荧光检测。本发明的有益效果为：本发明提供的制备方法，以量子点为荧光标记物，多孔硅为荧光放大器的生物传感器检测低浓度的待测抗原，其检测灵敏度显著提高，也可调整为其他生物的特异性检测，扩大了适用范围。
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公开(公告)号：CN108931510A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810527584.6
申请日：2018-05-29
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明是关于一种多孔硅荧光生物传感器的检测方法，其包括：将目标DNA修饰P型单晶硅，将CdSe/ZnS量子点标记的探针DNA与所述的目标DNA发生杂交反应，得到多孔硅荧光生物传感器；通过激发光源，激发设定浓度的目标DNA的多孔硅荧光生物传感器产生荧光，由数字显微镜获得荧光图像，通过荧光图像的灰度值和所述的目标DNA浓度的关系拟合标准曲线；测量待测样品的多孔硅荧光生物传感器的荧光图像的灰度值，根据标准曲线计算待测样品的目标DNA浓度。本发明用于检测DNA的检出限是88pM，检测灵敏度远高于基于折射率变化的多孔硅微腔生物传感器，检测成本低，只需用到数字显微镜和一般的光学器件，而且传统的利用荧光光谱仪检测的方法无法用于生物芯片的检测。
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公开(公告)号：CN108537812A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810304954.X
申请日：2018-04-08
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种结合Ostu阈值法的最小生成树分割方法、系统及装置，其中，结合Ostu阈值法的最小生成树分割方法，包括:将图像的RGB颜色空间转化为HSV颜色空间；分别计算HSV颜色空间中H，S，V三个颜色通道的Ostu阈值，然后进行加权，得出最终的Ostu阈值；将所述图像映射为图论中的图，构造最小生成树；对所述最小生成树进行合并，从而得出分割的图像。实现减少误分割率高的优点。
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公开(公告)号：CN108230279A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810304961.X
申请日：2018-04-08
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于剪切波变换与模糊对比度相结合的医学图像增强方法，包括:步骤S1、利用剪切波变换将医学图像分解成一个低频分量和若干个高频分量；步骤S2、将上述分解得到的低频分量进行线性变换，对上述分解得到的若干个高频分量进行去噪增强；步骤S3、对步骤2中经线性变换后的低频分量和阈值法处理过的若干个高频分量进行剪切波反变换得到重构图像；步骤S4、对步骤S3得到的重构图像进行模糊对比度增强以提高图像全局对比度。实现提升医学图像的清晰度和全局对比度的优点。
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公开(公告)号：CN107808385A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711171232.3
申请日：2017-11-22
Applicant: 新疆大学
CPC classification number: G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T2207/10004 , G06T2207/10024 , G06T2207/20021 , G06T2207/20152
Abstract: 本发明公开了一种基于幂律分布的彩色图像分水岭分割方法，包括:步骤S1、利用SOBLE算子求得彩色图像的原始梯度图像，并对原始梯度图像进行形态学极小值标定，从而得到标定后的图像；步骤S2、对标定后的图像进行分水岭预分割，从而得到预分割标签图像，并通过区域面积-数目的幂律分布关系选择面积阈值；步骤S3、引入上述选择的面积阈值破坏上述预分割标签图像的自组织临界态，使预分割标签图像中的区域重新分布并达到新的自组织临界态，从而完成最终分割。以实现抑制过分割现象且降低算法时间复杂度的优点。
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