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公开(公告)号：CN110070022A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910302391.5
申请日：2019-04-16
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像的自然场景材料识别方法，首先设计跳跃空洞卷积网络提取自然场景图片中的材料特征，并且实现一个端到端的材料识别，然后又利用全连接条件随机场对网络识别的结果进行修正优化，避免材料识别结果边缘过度平滑。本发明不需要其他设备，同时不需要实地检测，只需要自然场景中拍摄得到的一些图像，就可以完成材料识别。
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公开(公告)号：CN109993710A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910211120.9
申请日：2019-03-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗网络的水下图像去噪方法，首先将水下图像输入到一个由若干残差块组成的生成网络，得到特征映射图；然后将输出得到的特征映射图与清水的无噪标签图像分别通过VGG‑19网络映射得到一个深度特征空间，并计算特征映射图与清水的无噪标签图像在深度特征空间中的感知代价，计算感知代价的同时，将生成网络输出的特征映射图输入到对抗网络，最后训练完成后，将含噪的水下图像输入到生成网络，其输出即为处理后的无噪图像。本发明通过引入对抗机制，去噪效果明显，尤其是该方法可有效保留甚至增强图像中的边缘纹理信息，具有更好地视觉效果和成像品质。
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公开(公告)号：CN108470286A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810033335.1
申请日：2018-01-15
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: G06Q30/0282 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q30/0631
Abstract: 本发明针对现有的基于内存的协同过滤推荐方法的不足，提出了一种面向稀疏数据的比率协同过滤推荐方法，以解决无共同评分项下的相似度计算和评分预测问题。该方法首先根据用户的评分数据计算目标用户(项目)与其他用户(项目)之间的相似度，然后把相似度按照从高到低的顺序将对应的用户(项目)进行排序，选择前K个用户(项目)作为目标用户(项目)的最近邻，对每一个邻居分别根据基于用户(项目)评分预测方法预测未评分项目的中间预测值，最后将这K个中间预测值的平均值作为目标用户(项目)对未评分项目(用户)的预测评分值。本发明计算简单，在数据稀疏时，该方法仍然可以进行相似度计算，预测精度高。
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公开(公告)号：CN107169946A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710279800.5
申请日：2017-04-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种基于非负稀疏矩阵与超球面彩色变换的图像融合方法，涉及图像融合领域，本发明通过使用一种非负矩阵分解算法对全色和多光谱图像共同提取亮度分量，然后对亮度分量进行建模计算并调整，再使用超球面彩色变换对图像进行融合，得到融合结果图像，本发明利用NMF算法将全色图像和多光谱图像结合起来提取I分量，在解决光谱匹配性差的问题的同时，提高了亮度分量的提取精度，通过利用全色图像及其滤波后的图像对I分量进行调整，更好的融入了空间细节信息，最大限度地防止了光谱畸变，使得新型卫星的融合结果图像在空间细节信息融入方面和光谱特性保持方面都较现有算法有很大的提高，主观评价与客观分析结果能够达到一致。
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公开(公告)号：CN106846258A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611137903.X
申请日：2016-12-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003
Abstract: 本发明根据现有的单幅图像去雾算法进行研究，设计一种基于加权最小平方滤波的图像去雾方法。具体的实施步骤如下：首先利用超像素处理和四叉树分割的方法，改进大气光值值的估计；然后根据暗通道先验知识和图像空间转化思想，利用加权最小平方滤波多次融合，从而获得精确的大气幕参数；通过得到的大气幕参数反变换求出大气传输函数；最后将求取的大气光值和大气传输函数带入模型对有雾图像进行复原处理。本发明能够精准地估计大气光值，间接求取传输函数，有效地提高图像的清晰度、对比度和细节信息，尤其是对近景的处景的处理效果更优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119105132A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411260225.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明属于太赫兹集成芯片领域技术领域，具体涉及一种太赫兹电磁波传输结构及其制备方法。传输结构包括基底、设于基底表面的石墨烯层、位于石墨烯层一侧的间隙层、位于间隙层一侧的硅管波导；间隙层具有低的介电常数，而硅管波导具有高的介电常数。本发明的传输结构，在硅管波导与二维石墨层之间形成混合低介电常数间隙层，产生一种高介电常数管波导和二维石墨烯的极化激元模式的耦合模式，导致间隙区域实现局域模式限制，突破亚波长结构传输聚焦的衍射极限，实现太赫兹波传播的亚衍射模式聚焦，突破片上太赫兹波的传输结构件设计问题。
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公开(公告)号：CN118887532A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410902365.7
申请日：2024-07-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种面向开放世界的目标识别方法，提供了一种压缩空间分布，量化得分输出的目标识别方法，特征均值聚类，类别扩充泛化，联合训练后量化输出校准。本发明由于采用了压缩空间分布，量化输出得分的技术，解决了遥感图像开放环境下评估手段不足，识别精度不佳的问题，目前较现有的自动目标识别方法，本发明具有了评估开放环境中未知样本预测可靠性的能力，能够及时发现预测错误样本与未知新类样本，从而提高了模型在开放环境下的部署能力。
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公开(公告)号：CN113870124B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110980864.4
申请日：2021-08-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种基于弱监督的双网络互激励学习阴影去除方法，只需要阴影检测任务标签即可完成阴影去除任务的训练，其中阴影残差网络用于升成阴影分布的模拟图，利用弱标签来训练，阴影提亮网络是端对端的网络，可直接由阴影图像升成阴影去除图像，利用阴影残差网络结果进行训练，阴影提亮网络结果作为阴影残差网络的输入，使用阴影残差网络在两张图像依次输入网络得到残差图像后，利用输入图像和对应残差图像间关系计算网络损失。本发明丰富样本的多样性，提升阴影残差网络的能力，有效提高阴影残差网络的输出性能。有效的减少了在数据标注中人力物力的投入。
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公开(公告)号：CN115511795A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211088281.1
申请日：2022-09-07
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种半监督学习医学图像分割方法：步骤一：预训练；首先针对第一原始医学图像对精修复网络进行预训练；得到训练好的精修复网络；步骤二(微调)：将训练好的精修复网络中编码器与随机初始化的解码器结合得到分割网络；对第二原始医学图像集经过人工标注得到分割数据集；利用分割数据集对分割网络进行训练，得到训练好的分割网络；步骤三：利用训练好的分割网络作为教师模型进行自训练得到训练好的学生模型；步骤四：将待分割图像输入训练好的学生模型得到分割结果。本发明的方法利用容易获取的、大量的原始数据，解决了用于训练深度学习分割模型的标注数据不足导致分割准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN109800757B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201910006843.5
申请日：2019-01-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 为了解决大幅度相机移动下的多文字追踪，本发明提出了一种基于布局约束的视频文字追踪方法。该方法的输入为视频和视频帧的文字检测结果，输出为文字追踪后的轨迹信息。首先，通过初始视频帧的检测结果进行文字轨迹的初始化，然后将上一帧的文字轨迹与当前帧的检测结果送入本发明的追踪方法中进行文字轨迹的更新。文字轨迹更新的核心是将当前帧检测到的文字区域对应到已有的文字轨迹，该过程可以视为一种数据匹配问题。本发明针对此问题设计一个新的数据匹配代价函数，通过求解代价函数的得到最佳匹配结果。经过重复轨迹更新过程直到视频处理结束，最终得到文字追踪结果。本发明在数据匹配代价函数中引入布局约束，通过文字区域间的整体外观结构进行文字追踪，可以有效避免因为相机大幅度运动导致错误追踪结果，具有更好的追踪效果。
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