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公开(公告)号：CN118967506B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411419185.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Beta样条曲面拟合的热效应校正方法及系统，方法包括：获取热效应退化图像的热效应滤波图像；采样得到离散化图像，将其中每个点转换为三次Beta样条曲面的型值点，且优化Beta样条曲面问题为求解样条曲线问题；根据可决系数在预设范围内步进样条曲线的偏差参数和正切参数，求解#imgabs0#方向和#imgabs1#方向的所有样条曲线的最优参数组；根据所有样条曲线的最优参数组加权计算曲面的最优偏差参数和最优正切参数，反算所对应的曲面控制点矩阵，求解三次Beta样条曲面，再对曲面进行灰度拉伸，得到热效应强度场；对热效应退化图像进行迭代优化，得到校正后的图像。本发明能够更有效地去除超声速飞行器目标光学成像的热效应。
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公开(公告)号：CN114818784B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210347109.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06F17/11
Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域，具体涉及一种改进的联合协方差矩阵和ADMM算法的稳健波束形成方法，该方法构建了改进的稳健波束形成的导向矢量优化模型，在协方差矩阵重构的基础上，对导向矢量优化模型进行改进；首先利用SDP松弛，其次利用ADMM算法对模型进行求解，并且在每次迭代过程中得到封闭最优解，计算最优加权矢量，将其与阵列接收数据向量进行多波束加权求和，形成输出的稳健波束。本发明更好的满足了鲁棒性要求，有效提高传统波束形成器抗干扰运动能力、抗导向矢量失配能力，同时有效改善了低输入SNR情况下输出SINR的情况，以及有效防止“自消”现象的产生。
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公开(公告)号：CN114996935B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210611645.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明涉及一种基于近似ADMM的波束形成方法、装置、设备及介质，涉及阵列信号处理技术领域，方法为：获取初始复权矢量，利用初始复权矢量获取初始旁瓣区域功率数据和初始主瓣区域功率数据，基于获得的数据构建初始优化模型，初始优化模型包括原目标函数和原约束条件，原目标函数用于表征初始旁瓣区域功率数据和初始主瓣区域功率数据之间的关系，原约束条件包括用于对旁瓣区域进行功率和限制的旁瓣约束、用于对主瓣区域进行功率和限制的主瓣约束、用于限制天线阵列的复权矢量的幅值和相位的功率约束，通过构建辅助变量，对初始优化模型进行简化，对简化后的模型进行近似优化、近似迭代处理后，利用ADMM进行求解，实现波束方向图的绘制。
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公开(公告)号：CN114936984A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210686845.5
申请日：2022-06-17
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种同时对毫米波退化图像去噪去模糊双任务复原方法、装置、电子设备及计算机存储介质，其方法包括：构建毫米波仿真退化图像的训练集和测试集；将训练集图像输入初始双任务网络模型进行训练，直至所述初始双任务网络模型的损失函数达到预设的收敛条件，其中，所述初始双任务网络模型结构包括局部加式残差密集特征融合去噪子网络、局部从低阶到高阶半归一化残差特征密集融合的去噪去模糊子网络及图像重建子网络；将测试集图像输入到训练完成的双任务网络模型，输出测试复原图像。本发明可以有效地平衡毫米波退化图像去噪与去模糊的关系，实现去噪去模糊双任务问题，进而得到一个高质量的清晰图像。
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公开(公告)号：CN114529481A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210417594.0
申请日：2022-04-21
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种气动光学热辐射效应校正方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：获取气动光学热辐射退化图像，并对退化图像进行滤波操作得到滤波图像；对滤波图像进行下采样处理并生成离散点；对离散点使用基于移动最小二乘法曲面拟合法拟合出初始偏置场曲面；将初始偏置场曲面输入预先建立的退化模型中，并使用交替迭代最小法输出满足预设迭代条件的校正图像及偏置场。本发明中输出的校正图像更清晰，提升了校正效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113962908A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111569294.6
申请日：2021-12-21
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种气动光学效应大视场退化图像逐点校正复原方法，包括：计算输入的退化图像的梯度，选取多个大梯度区域，并计算每个局部区域的模糊核；逐点计算到最近两个局部区域中心点的距离，并根据每个像素点的两个距离对全图各点的模糊核进行反距离加权插值计算，得到全图各点模糊核初值，构成初始模糊核矩阵；根据初始模糊核矩阵建立空变退化模型，并添加非负性约束正则化项和基于自适应各向异性变系数的稀疏性约束正则化项使目标图像和各点模糊核具有非负性和空间自适应性；求解空变退化模型，得到各点的模糊核与各点的灰度值来实现逐点校正，最终输出空变退化复原图像。本发明能够对大视场的气动光学效应空变退化图像进行校正复原。
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公开(公告)号：CN107608438A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710961809.4
申请日：2017-10-16
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电流控制技术的出租屋安全用电控制系统，其包括入户电流检测单元、总控制器、多个出租屋用电单元；多个出租屋用电单元通过多路空气开关与入户电流检测单元连接；各个出租屋用电单元均包括电流检测与控制模块，电流检测与控制模块实时采集各个大功率电器的实时工作电流并通过控制器无线传输给总控制器；总控制器根据入户电流检测单元检测的入户总电流确定入户总电流的实际上限，并结合各个出租屋用电单元的大功率电器的实时工作电流分配各出租屋大功率电器的工作电流，以控制各个出租屋中大功率电器的工作状态。本发明还提供一种出租屋安全用电控制方法。本发明能确保出租屋用电安全。
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公开(公告)号：CN105447828A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510822316.3
申请日：2015-11-23
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/10016 , G06T2207/20056 , G06T2207/20201
Abstract: 本发明公开了一种沿运动模糊路径进行一维反卷积的单视点图像去模糊方法，包括以下步骤：S1、输入模糊图像，根据模糊图像中目标的轮廓，估计模糊核；S2、对模糊核进行细化处理获取单像素宽度的模糊路径，并计算模糊路径的长度和角度；S3、沿模糊路径，利用切比雪夫多项式插值，提取沿水平方向运动模糊的转换图像；S4、对水平方向的运动模糊图像逐行进行扩展，扩展到2的幂次方的线性组合的宽度，获得扩展后的运动模糊图像；S5、将扩展后的运动模糊图像逐行进行一维反卷积运算，获取去模糊后的转换图像；S6、根据模糊路径，将去模糊后的转换图像进行反转换获取与原模糊图像一致的去模糊反转图像。
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公开(公告)号：CN114998152B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210687853.1
申请日：2022-06-17
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/73 , G06V10/774 , G06T5/10 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种基于清晰图像与模糊图像差异的图像去模糊方法、装置及电子设备，该方法包括：获取清晰样本图像和模糊样本图像，并确定清晰样本图像与模糊样本图像的差值图像；建立初始解码特征模型，得到初始解码特征；建立初始图像去模糊模型，得到训练完备的图像去模糊模型；获取模糊图像，基于训练完备的图像去模糊模型，确定清晰图像。通过将初始解码特征作为监督，增加了初始图像去模糊模型的监督条件，并且根据初始解码特征的反馈，逆向调整初始图像去模糊模型，能够加快收敛速度；另外，基于差值图像调节，放大了差异，有效提高了图像去模糊模型的去模糊水平。
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公开(公告)号：CN114998142B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210650894.3
申请日：2022-06-08
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T5/73
Abstract: 本发明提供了一种基于密集特征多监督约束的运动去模糊方法，包括：构建初始运动模糊图像去模糊网络模型，基于图像样本集训练初始运动模糊图像去模糊网络模型，得到目标运动模糊图像去模糊网络模型；获取实时模糊图像，将实时模糊图像输入至目标运动模糊图像去模糊网络模型中，得到恢复清晰图像；初始运动模糊图像去模糊网络模型包括多个编码块构成的编码器、多个解码块构成的解码器、添加在所述多个编码块之间和/或添加在所述多个编解码块之间和/或添加在编码器与解码器之间的多个监督约束模块。本发明通过添加的多个监督约束模块计算的损失值对模型参数进行更新，能够更好的约束模型的训练，从而解决模糊图像恢复效果不佳的问题。
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