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公开(公告)号：CN116228524A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310113352.7
申请日：2023-02-14
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法,载入的高光谱图像序列中的第1、t帧高光谱图像进行灰度归一化，分别获得归一化后的第1、t帧高光谱图像并且确定第1帧高光谱图像中的选定局部区域通过中每个像素的光谱曲线确定最大、最小光谱曲线Cmax、Cmin；确定中第i个像素在16个波段上的灰度平均值通过获得中第i个像素的去均值光谱曲线Ci；确定光谱差异图通过确定第t帧高光谱图像第b个波段第i个像素的量化偏差通过确定第t帧高光谱图像16个波段的总差异图通过确定重构总差异图通过确定的降维结果图K；通过K获得降维结果重复上述步骤，依次处理高光谱图像序列中每一帧高光谱图像获得高光谱图像序列降维结果。
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公开(公告)号：CN116228524B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310113352.7
申请日：2023-02-14
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T3/00
Abstract: 谱图像获得高光谱图像序列降维结果。本发明公开了一种基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法,载入的高光谱图像序列中的第1、t帧高光谱图像进行灰度归一化，分别获得归一化后的第1、t帧高光谱图像 并且确定第1帧高光谱图像 中的选定局部区域通过 中每个像素的光谱曲线确定最大、最小光谱曲线Cmax、Cmin；确定 中第i个像素在16个波段上的灰度平均值 通过获得 中第i个像素的去均值光谱曲线Ci；确定光谱差异图 通过 确定第t帧高光谱图像第b个波段第i个像素的量化偏差 通过确定第t帧高光谱图像16个波段的总差异图通过 确定重构总差异图 通过 确定(56)对比文件何高攀;杨桄;孟强强;熊翔.采用NSCT分解和主成分分析的高光谱异常检测.自动化与仪器仪表.2015,(05期),全文.葛亮;王斌;张立明.基于偏最小二乘法的高光谱图像波段选择.计算机辅助设计与图形学学报.2011,(11期),全文.
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公开(公告)号：CN117152217A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310711301.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了基于特征值偏离比的点云配准方法，对采集的源点云和目标点云进行体素滤波，得到源点云重心点和目标点云重心点，以源点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用源点云特征点判别式筛选出源点云特征点，以目标点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用目标点云特征点判别式筛选出目标点云特征点，再利用匹配对判别公式得到匹配对，利用奇异值分解完成粗配准，最后利用ICP完成精配准。
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公开(公告)号：CN116523967A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310585827.2
申请日：2023-05-23
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了基于空间光谱相似性降维的高光谱目标跟踪方法，获得归一化后第1帧和第t帧高光谱图像，确定局部光谱曲线Cl，目标光谱曲线Ct，像素Hi,j的光谱曲线Ci,j，根据光谱角距离公式计算Cl和Ct确定分割阈值，通过分割阈值确定降维结果图Ir和掩膜，通过DenseNet提取Ir的深度特征，通过方差确定纹理特征的融合权重，并进行融合得到重组纹理特征，利用掩膜覆盖重组纹理特征，得到融合纹理特征，并对深度特征和融合纹理特征进行判别式相关滤波，得到对应响应图峰值坐标，对其进行计算欧式距离，再进行阈值判断，来确定是否更新滤波器参数，然后对响应图进行尺度估计并获得当前帧高光谱图像的跟踪目标。
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公开(公告)号：CN115663592A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211369341.7
申请日：2022-10-28
Applicant: 无锡学院
IPC: H01S5/12 , H01S5/20 , C23C16/40 , C23C16/56 , C30B25/16 , C30B29/30 , C30B29/40 , C30B29/42 , C30B31/22 , C30B33/02 , H01S5/32 , H01S5/34 , H01S5/343
Abstract: 本发明公开了一种激光泵浦铌酸锂光波导多波长混合集成光子器件，包括DFB激光器阵列、绝缘体上铌酸锂光波导阵列和砷化镓衬底，DFB激光器阵列、绝缘体上铌酸锂光波导阵列分别置于砷化镓衬底上，利用晶圆键合技术将DFB激光器键合到砷化镓衬底上，确保DFB激光器的输出光高度与铌酸锂光波导匹配；每个铌酸锂光波导都有一个DFB激光器进行泵浦。本发明通过晶圆键合和离子注入技术实现在砷化镓衬底上集成多个DFB激光器和多个铌酸锂光波导，该光子器件通过稀土离子的能级跃迁输出不同波段的激光，实现多种波长的混合输出和多模动态的防伪效果。同时，该光子器件结构紧凑，集成度高，能够实现高效的光子器件集成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115965553B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310003338.1
申请日：2023-01-03
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T5/00 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06V40/16 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06T7/60
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的人脸图像局部增强方法，建立人脸图像训练集；对所述人脸图像训练集中的每张图像进行人脸检测、人脸对齐和人脸分割，获得每张分割后的图像；获得分割后的偏正脸图像集、并且确定分割后的偏正脸图像集中每张图像的面积比例相近度、分割后的偏正脸图像集中每张图像的长宽比相近度、分割后的偏正脸图像集中每张图像的方脸相近度；将三个特征加权融合，获得多特征融合模板系数；根据其确定平均人脸轮廓模板，并且结合待识别人脸的图像，获得局部图像增强后的人脸图像。本发明能够取代人脸图像增强中的人脸分割步骤，在不改变人脸图像增强准确性的前提下，提高了人脸图像增强的效率和质量，简化冗繁的操作过程。
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公开(公告)号：CN116091545A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310060920.1
申请日：2023-01-13
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了基于深度光谱级联纹理特征的高光谱视频目标跟踪方法，获得第t帧高光谱图像局部区域的光谱曲线，将未知区域像素的光谱曲线与局部区域的光谱曲线做差，将图像分割为目标区域与背景区域，导入第t+1帧，获得搜索区域每个像素点的光谱曲线，对其进行降维处理得到降维后一波段图像，提取该图像的深度特征与纹理特征，根据图像信噪比曲线获得每个光谱通道的权重，与对应纹理特征相乘进而获得光谱级联特征，将其覆盖上设置好的掩膜，获得光谱级联纹理预测特征，将其与深度特征进行逐像素卷积获得深度平均光谱级联纹理特征Uk，将第一帧图像的Uk送入DCF滤波器训练好模板，将t+1帧图像的Uk送入滤波器模板获得响应图，根据分布策略估计目标尺度，确定预测框位置，获得跟踪的目标。
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公开(公告)号：CN116012403A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310079879.2
申请日：2023-01-13
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于目标和背景分割的高光谱图像序列降维方法，确定归一化后第t帧高光谱图像的目标局部区域Lt和搜索区域St；确定光谱平均值；确定局部光谱曲线Cl，并确定局部光谱平均值Cli；利用St减去Lt获得未知区域Rt；确定Rt内的未知像素的光谱曲线Cu，并确定灰度值Cuij；利用Cuij减去Cli获得误差εij；利用误差εij和灰度阈值β确定问题波段，并统计问题波段的数量；将问题波段数量小于带宽阈值η的像素标记为目标像素，并将目标像素的集合定义为目标区域Ot；计算Ot的目标平均光谱曲线Co，并确定目标平均光谱值Coi，载入第t+1帧搜索区域St+1，获得St+1上各像素点的光谱曲线Cs，并确定光谱值Csi；计算Csi和Coi的欧氏距离Dj，Dj即为降维后St+1上各像素点的灰度值，依次处理高光谱图像序列中的每一帧高光谱图像序列。
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公开(公告)号：CN115965553A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310003338.1
申请日：2023-01-03
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T5/00 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06V40/16 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06T7/60
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的人脸图像局部增强方法，建立人脸图像训练集；对所述人脸图像训练集中的每张图像进行人脸检测、人脸对齐和人脸分割，获得每张分割后的图像；获得分割后的偏正脸图像集、并且确定分割后的偏正脸图像集中每张图像的面积比例相近度、分割后的偏正脸图像集中每张图像的长宽比相近度、分割后的偏正脸图像集中每张图像的方脸相近度；将三个特征加权融合，获得多特征融合模板系数；根据其确定平均人脸轮廓模板，并且结合待识别人脸的图像，获得局部图像增强后的人脸图像。本发明能够取代人脸图像增强中的人脸分割步骤，在不改变人脸图像增强准确性的前提下，提高了人脸图像增强的效率和质量，简化冗繁的操作过程。
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公开(公告)号：CN117152217B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202310711301.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了基于特征值偏离比的点云配准方法，对采集的源点云和目标点云进行体素滤波，得到源点云重心点和目标点云重心点，以源点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用源点云特征点判别式筛选出源点云特征点，以目标点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用目标点云特征点判别式筛选出目标点云特征点，再利用匹配对判别公式得到匹配对，利用奇异值分解完成粗配准，最后利用ICP完成精配准。
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