公开(公告)号：CN112051247A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN202010847763.5

申请日：2020-08-21

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 颜成钢 ,  朱嘉凯 ,  郑国安 ,  陈子阳 ,  陈安琪 ,  孙垚棋 ,  张继勇 ,  张勇东

IPC: G01N21/64 ,  G01N21/84 ,  H04N5/225

Abstract: 本发明提供一种基于叠层成像的无透镜成像装置及其相位恢复方法。装置包括激光、样本、样本夹持装置、电机、散射层以及图像传感器。在成像过程中不断使用电机在水平方向上移动样本的位置，散射层用于调制激光照射样本后产生的出射光。同时保持样本和图像传感器之间的相对距离保持不变，用图像传感器记录下样本在不同位置下所成的图像，采集200张图像后，使用二维互相关算法和rPIE算法恢复散射层的轮廓以及样本的轮廓。二维互相关算法和rPIE算法使用MATLAB 2018a软件实现。本发明在样本和图像传感器间添加一个散射层，可以用来计算样本在不同位置下的位移，分辨率可以达到的极限从9‑1提升到9‑4。

公开(公告)号：CN111612746A

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN202010364805.X

申请日：2020-04-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 颜成钢 ,  陈安琪 ,  朱嘉凯 ,  孙垚棋 ,  张继勇 ,  张勇东

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于图论的功能脑网络中枢节点的动态检测方法。本发明在多变量中枢节点检测方法的基础上进行了改进，使得能够检测出更加可靠的符合神经科学认知活动的中枢节点。首先，利用滑动窗口的技术，把血氧信号以时间为维度平均分成几段。在每一段时间的滑动窗口内，检测出对应时间窗口内的中枢节点，从而得到一条中枢节点随着滑动窗口移动的一条变化轨迹。最后，把这条变化轨迹作为一种约束作用在多变量检测的方法上，从而能够动态的检测出更加可靠准确的中枢节点。

公开(公告)号：CN111127392A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911103031.9

申请日：2019-11-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 颜成钢 ,  陈子阳 ,  谷文玉 ,  朱嘉凯 ,  孙垚棋 ,  张继勇 ,  张勇东 ,  沈韬

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/45 ,  G06T11/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗生成网络的无参考图像质量评价方法。本发明首先要对图像进行预处理，得到失真图对应的相似图-SSIM_MAP，然后训练一个基于densenet网络的神经网络框架，对训练后的网络输入失真图，可得到失真图的相似图，通过相似图，也就可以得到对应的质量分数。本发明针对网络中的生成器和损失函数做出创新。首先，在生成网络部分，我们采用60层的densenet网络框架。在判别网络部分，采用简单的分类网络；损失函数部分，采用判别器的交叉熵加L1范数损失的方式。最后迭代训练出一个较好的生成网络模型，通过此网络，可以对输出图片，也就是失真图片进行相似图的生成。