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公开(公告)号：CN108122219A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711231984.4
申请日：2017-11-30
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于联合稀疏与非负稀疏的红外与可见光图像融合方法，涉及图像融合技术领域，对红外与可见光图像得到样本矩阵，并得到融合的均值结果，对去均值样本进行联合稀疏表示得到融合的去均值结果，将融合的均值结果与去均值结果结合，对红外图像进行显著性检测得到显著图，并得到红外图像的目标区域图，即可得到目标增强的红外与可见光图像融合结果，本发明在基于联合稀疏表示的融合方法基础上，引入了基于非负稀疏表示的分类融合思想，能够将公有特征与特有特征分别提取，完全保留源图像中的特有特征，能够有效指示特征类别，对均值采用分类融合的融合规则，更有效保留红外目标与背景细节，二者综合运用能够获得更优的融合结果。
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公开(公告)号：CN107341786A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710466497.X
申请日：2017-06-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种小波变换与联合稀疏表示的红外与可见光图像融合方法，涉及图像融合领域，首先对源图像进行DWT变换，分解成低频子带与高频子带系数，并用滑窗策略将低频子带系数分解成矩阵，再针对上述分解的低频子带矩阵学习字典，其次，分别融合低频子带系数和高频子带系数，最后通过DWT逆变换重构出融合图像，本发明既能有效地稀疏表示源图像的显著细节特征，又能多尺度地融合图像细节信息，即很好地保留了红外图像的目标信息与可见光图像的细节、轮廓等背景信息，提高了目标的识别能力，有利于后续处理系统对信息的提取与使用，较传统的小波变换融合方法以及现有的基于联合稀疏表示的融合方法均具有优势。
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公开(公告)号：CN104091343A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410349228.1
申请日：2014-07-22
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏结构的图像质量评价方法，用于解决现有图像质量评价方法评价效果差的技术问题。技术方案是对于输入的参考和退化图像，首先进行采样，得到参考图像采样矩阵和退化图像采样矩阵。然后使用参考图像采样矩阵学习出字典。求稀疏解就是使用学习出的字典，稀疏表示参考图像矩阵和退化图像矩阵，得到参考图像稀疏表示系数矩阵和退化图像稀疏表示系数矩阵。最后使用稀疏系数结构改变度评价图像质量。该方法采用稀疏结构来评价图像质量，能够更好地评价图像质量。且计算更加简单，由于不涉及具体稀疏表示系数的幅度值，所以鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN103065122A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210560144.3
申请日：2012-12-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于面部动作单元组合特征的人脸表情识别方法，用于解决现有的基于面部活动单元的人脸表情识别方法对单个面部动作单元识别率差的技术问题。技术方案是首先建立大规模人脸表情数据库，利用AP聚类算法，将每一类面部基本表情对应的训练样本进行聚类，判断每一子类别的AU单元组合，并结合主要AU单元组合，确定同一表情下的子类别数；将各类表情的子类别合起来构成训练样本对应的类别数，利用SVM方法进行分类器训练。提高了对单个面部动作单元的识别率。经检测，本发明方法用于JAFFE数据库，对于单个AU单元的平均识别率由背景技术的87.5％提高到90.1％，提高了2.6％。
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公开(公告)号：CN102855616A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210288656.9
申请日：2012-08-14
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度字典学习的图像融合方法，首先进行多尺度学习，对每一幅训练图像分解出S个子带，每个子带对应学习一个子字典；然后对源图像进行小波变换，得到所有源图像的子带，采用SOMP算法求解子带的稀疏表示系数并进行融合，最后进行逆小波变换，得融合图像。本发明提高了图像表示系数的稀疏度、拟合度，增强了融合图像的细节表现能力，具有更优的融合效果和更好的抑制噪声能力，字典的泛化能力也更强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109448131B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201811243690.8
申请日：2018-10-24
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Kinect的虚拟钢琴弹奏系统的构建方法，利用Kinect设备完成场景的三维重建，在场景中在合适的平面上选择创建虚拟键盘的区域，产生虚拟琴键，进行琴键按压检测后，设置对应音符播放，即可实现弹奏虚拟钢琴的功能。本发明作为人和机器的交互方式，简单便捷的虚拟键盘，可以扩展到智能家居、游戏及机器人等领域；采用OpenGL库用作显示，并且结合了指尖位置的值来判断琴键的状态，提高了琴键弹奏的准确度，能够带来良好的用户体验。实现虚拟钢琴时，建立了三维立体模型，使得画面效果更有立体感，满足人们的沉浸式的体验。
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公开(公告)号：CN108764250B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201810407424.8
申请日：2018-05-02
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种运用卷积神经网络提取本质图像的方法。首先，构建一个从图像到图像的具有平行结构的双流卷积网络；然后，采用特定的训练数据集对该网络进行训练，优化网络参数，以提取具有环境不变性的多层特征，直接重构出本质图像(反射图与光照图)。由于采用了基于深度学习理论构建的双流卷积神经网络具有强大的特征提取能力，可以直接从原始图像中分离出反射图与光照图。同时，该模型是一种从图像到图像的全卷积网络模型，包含两个分支流向，分别用于生成光照图和反射图，且该网络结构将较高层的卷积结果与反卷积操作后的结果相结合，在一定程度上可以降低光照图和反射图的重构误差，提高了网络特征重构的能力。
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公开(公告)号：CN112217638A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011036901.8
申请日：2020-09-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 为了实现能够在不具备完全量子能力的经典方与具备完全量子能力的量子方之间通信的半量子安全直接通信协议，本发明提出了一种基于GHZ态的半量子安全直接通信方法；本协议使用泡利算子对三粒子GHZ态进行相应的变换来传输加密后的原消息m；整个协议过程中参与者之间提前共享一个半量子秘钥，并且原消息m由半量子秘钥加密，半量子秘钥的无条件安全性也提升了参与者之间的通信安全性；同时本协议包含了两次双重窃听检测步骤，能够更好的提升通信的安全性，降低被窃听者窃听的风险；与现有的半量子安全直接通信协议相比，减少了通信参与者之间通信过程中的粒子序列反射以及测量重发的步骤，使得协议过程更加简洁并且同时能够满足安全直接通信的需求。
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公开(公告)号：CN111898608A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010636379.0
申请日：2020-07-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边界预测的自然场景多语言文字检测方法，首先构建了一个多语言文字检测网络模型，该模型包括特征提取主干网络、残差卷积模块(RCM)、残差池化模块(RPM)和特征融合层，对输入图像逐像素预测文字区域与其外接边界，并将其转化为置信图输出，通过广度优先搜索算法将边界相连的文字区域分离进而得到最终的检测结果。本方法能够检测任意方向、形状的多语言文字区域，降低了算法复杂度，节省计算时间，显著提升了检测精度。
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公开(公告)号：CN108764250A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810407424.8
申请日：2018-05-02
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: G06K9/4604 , G06K9/6256 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种运用卷积神经网络提取本质图像的方法。首先，构建一个从图像到图像的具有平行结构的双流卷积网络；然后，采用特定的训练数据集对该网络进行训练，优化网络参数，以提取具有环境不变性的多层特征，直接重构出本质图像(反射图与光照图)。由于采用了基于深度学习理论构建的双流卷积神经网络具有强大的特征提取能力，可以直接从原始图像中分离出反射图与光照图。同时，该模型是一种从图像到图像的全卷积网络模型，包含两个分支流向，分别用于生成光照图和反射图，且该网络结构将较高层的卷积结果与反卷积操作后的结果相结合，在一定程度上可以降低光照图和反射图的重构误差，提高了网络特征重构的能力。
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