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公开(公告)号：CN101853496A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN201010197299.6
申请日：2010-06-10
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于目标尺度的混合图像滤波方法，主要用于基于目标尺度的自适应中值滤波与各向异性扩散的混合图像滤波方法。其特征在于：首先，对被处理图像进行各向异性扩散，抑制了除脉冲噪声以外的绝大部分噪声；然后，对扩散后的图像计算它各像素点的目标尺度；最后，利用计算出的目标尺度对扩散后的图像进行自适应中值滤波，去除了扩散后剩余的脉冲噪声，得到最终的结果。通过以上方法，可以实现各种灰度图像的去噪，并能在去噪的同时保持图像的细节。
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公开(公告)号：CN101286199A
公开(公告)日：2008-10-15
申请号：CN200710018667.4
申请日：2007-09-14
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区域生长和蚁群聚类的图像分割方法，技术特征在于：首先，由于考虑的前提是从灰度值最高的像素点开始生长，因此去除图像中的噪声很重要。因此采用四邻域的中值滤波去滤除噪声；接着，选择具有灰度值最大的像素点作为种子点进行区域生长。然后利用区域生长后提到的空间信息和灰度信息定义一种新的引导函数，用到蚁群算法中在区域之间进行聚类合并，获得最终的分割结果。本发明提出的一种基于区域生长和蚁群聚类的图像分割方法，具有三个明显的优点：第一，克服了区域生长得不到有意义区域的不足；第二，大大提高了蚁群聚类算法的搜索时间。第三，新的引导函数的定义可准确有效引导蚁群聚类，提高图像分割的准确率。
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公开(公告)号：CN113298714B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110567797.3
申请日：2021-05-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像跨尺度超分辨率方法，首先通过传统的图像处理算法创建生物图像数据集；然后基于深度学习网络U‑net，去除原始生物图像中的噪声及冗余信息，得到网络处理后的超分辨率的生物图像；接下来基于生物图像数据集和深度学习网络，提升图像的空间分辨率，实现生物图像的跨尺度超分辨率；最后基于网络输出的结果图，进行三维重构，得到跨尺度微纳结构的三维构象的高分辨率的还原。本发明可以在少量数据图像的情况下实现的生物图像跨尺度超分辨率，达到了比较好的效果。
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公开(公告)号：CN107563370A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710549190.6
申请日：2017-07-07
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉注意机制的海上红外目标检测方法，针对海上红外图像特点，引入基于视觉注意机制的目标检测算法，通过计算像素的显著值，确定目标在图像中的位置。首先提取红外图像边框作为背景像素，然后使用光栅扫描算法迭代更新背景点到像素点的所有路径中的最大最小像素值，获取辅助图。接着，根据辅助图计算路径代价获得显著图。以马氏距离作为图像与边框对比度图与上一步显著图相加，然后通过形态学闭运算、二值化操作获得目标区域位置。本发明根据像素特征获取目标显著性信息，极大的减少了海上小目标漏检率，并且能够有效的抑制海面波纹及天空云层引起的噪声，均匀突出目标，具有较高检测准确率。
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公开(公告)号：CN104967453B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201510353447.1
申请日：2015-06-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的多路循环数据压缩器和解压缩器以及方法，采用基于FPGA的ASIC设计技术，满足旋翼应变数据处理系统功耗低、体积小、重量轻、集成度高、单位时间内数据处理量大、可扩展性好等性能要求；将应变量量化等级选为16bit，提高了多旋翼应变采集数据的精度，保证量化精度的同时实现了实时处理；数据还原误差在10‑3～10‑2量级之间，符合精度需求；对异常应变值进行了及时还原。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103413136B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310332610.7
申请日：2013-08-01
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种红外图像中高压线的检测方法，首先计算红外图像的梯度，进行区域增长，得到高压线的候选区域，在候选区域内采用基于图像二阶导数的脊线检测方法得到高压线像素点，对高压线像素点进行连接并根据Freeman链码进行筛选，得到最终检测的高压线。与现有技术相比，本发明并没有对采用Hough变换来提取高压线的线性特征，而是综合利用了区域增长、脊线检测和Freeman链码等经典的直线提取方法来实现高压线的检测，本发明能够快速检测红外图像中的高压线，能到定位高压线到亚像素精度，定位精度高，可以有效去除红外图像中背景噪声、杂物的影响，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN105184811A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510270434.8
申请日：2015-05-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 本发明涉及一种基于结构支持向量机的多尺度目标跟踪方法，利用结构输出支持向量机输出目标的位置估计值，避免了传统分类器对样本标签进行精确估计的需要；通过在线学习的方式更新结构输出支持向量机的参数，实现目标自适应跟踪；采用少量多尺度粒子作为候选样本，克服了传统固定尺度密集采样计算量过大的缺点，并显著提高了方法对目标尺度变化的适应性；提出一种阈值机制来避免支持向量集维数随时间快速无限增长，避免了计算资源的浪费；采用积分图进行Haar-like特征的快速计算，保证了方法的实时性。本发明在复杂背景下有较强鲁棒性，对目标的尺度变化、部分遮挡、旋转、光照变化等有较强适应性，满足实际目标跟踪任务的需要。
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公开(公告)号：CN104967453A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510353447.1
申请日：2015-06-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的多路循环数据压缩器和解压缩器以及方法，采用基于FPGA的ASIC设计技术，满足旋翼应变数据处理系统功耗低、体积小、重量轻、集成度高、单位时间内数据处理量大、可扩展性好等性能要求；将应变量量化等级选为16bit，提高了多旋翼应变采集数据的精度，保证量化精度的同时实现了实时处理；数据还原误差在10-3～10-2量级之间，符合精度需求；对异常应变值进行了及时还原。
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公开(公告)号：CN102831402B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201210282568.8
申请日：2012-08-09
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏编码和视觉显著性的红外遥感图像检测机场的方法，首先对原始遥感图像进行降采样，对于降采样后的遥感图像，采用LSD算法进行直线检测；采用FT算法计算图像显著性。然后采用滑动窗口目标检测器进行机场的检测。首先判断滑动窗口中是否存在直线段，如果不存在，继续滑动窗口，如果存在直线段，则用遥感图像机场目标图像构造好的字典对窗口进行稀疏编码，然后结合本窗口的显著值对稀疏编码进行筛选，从而获得窗口的稀疏表达特征。最后采用SVM二值分类器对滑动窗口的稀疏编码特征进行判别，判断窗口中是否存在机场，最终实现机场目标的检测。与其他发明技术相比，本发明检测机场准确率高，虚警率低。
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公开(公告)号：CN101894561B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201010216986.8
申请日：2010-07-01
Applicant: 西北工业大学
IPC: G10L21/0208
Abstract: 本发明涉及一种基于小波变换和变步长最小均方算法的语音降噪方法，技术特征在于：利用小波的时-频局部特性，减小自适应滤波器输入向量自相关阵特征值的分散程度，增加算法的步长因子；同时，通过建立步长因子与误差信号之间的非线性函数关系，使步长因子在初始阶段和时变阶段自适应增大，在稳态阶段自适应减小，这样既可保证较快的收敛速度和较小的失调，同时又具有一定的鲁棒性和抗噪性，因此，将小波变换和变步长最小均方算法相结合，可以得到更好的降噪效果。
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