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公开(公告)号：CN107462924B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201710625702.2
申请日：2017-07-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种不依赖于测井资料的绝对波阻抗反演方法。首先，从叠前炮集地震数据出发，利用地震数据全部信息通过全波形反演的手段得到长波长P波速度模型；其次，基于长波长P波速度模型通过深时转换以及Gardner经验公式得到低频波阻抗模型；最后，使用低频波阻抗模型约束基于多组变异差分进化算法的波阻抗反演，得到绝对波阻抗模型。本发明直接从地震数据出发，通过利用全波形反演与全局优化算法，实现了在不依赖于测井资料的前提下，对横向强非均质介质绝对波阻抗参数的反演。因为使用了叠前地震数据全部信息，所以可以更好的构建横向连续性好的低频波阻抗模型；并且因为使用了全局优化算法求解波阻抗反演问题，能够反演得到全局最优波阻抗参数。
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公开(公告)号：CN105069819B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510438235.3
申请日：2015-07-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明公开一种基于MED预测算法的预测值补偿方法，包括以下步骤：首先，对待预测像素点进行经典的MED预测，得到初始的MED预测值，如果预测是直接利用上邻域像素值或者左邻域像素值来表示预测值，则在预测时忽略了邻域梯度，预测值有被补偿的潜力。接下来通过判断待预测像素点邻域梯度大小和方向来决定预测值是否有被补偿的能力，最后通过邻域梯度的均值来决定补偿值的大小。本发明针对经典的MED算法忽略邻域梯度造成的预测误差，提出了预测值补偿的概念来修正MED预测值，进而提高预测的准确度。
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公开(公告)号：CN108053455A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711421608.1
申请日：2017-12-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于线性预测去相关的矢量量化高光谱图像压缩方法，包括：步骤一：采集待压缩高光谱图像，将待压缩高光谱图像的所有谱带使用聚类的方法分为多个类，将每一类的聚类中心作为生成的参考谱带；步骤二：使用参考谱带对待压缩高光谱图像中所有的谱带进行预测，将参考谱带看作一组基底，将待压缩高光谱图像中所有的谱带都投影到这组基底上，通过投影的系数预测这些谱带；预测残差就是去冗余后的结果；步骤三：对预测残差进行VQ编码，完成待压缩高光谱图像的压缩；最终图像被压缩为两部分，谱带预测算法的参考谱带和投影系数，以及VQ算法中的码书和索引值。本发明提出了一种有效的谱带去冗余的方法，并通过实验验证了该方法的有效性。
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公开(公告)号：CN106097241A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610420080.5
申请日：2016-06-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06T1/0092 , G06T2201/0051
Abstract: 本发明公开一种基于八邻域像素的可逆信息隐藏方法，该方法针对空域的灰度图像，运用待嵌入像素的八邻域像素对其预测并计算出预测差值，再利用差值结合直方图搬移算法进行秘密信息的嵌入的方法；具体包括以下步骤：首先，利用待嵌入像素八邻域像素的特征对当前块的平滑度作了预测，得到平滑度的特征，之后对待嵌入像素进行预测得到差值并根据平滑度采取不同的秘密信息嵌入模式，以期望减少由于嵌入秘密信息而带来的失真；最后利用嵌入模板将模板范围内的所有像素按顺序依次嵌入完成以达到较高的嵌入容量；由于自然灰度图像的特性，本方法可以很好的利用这一点在嵌入大量秘密信息的同时还能保证嵌入图像有较小的失真，提高了信息隐藏的安全性。
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公开(公告)号：CN105069819A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510438235.3
申请日：2015-07-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明公开一种基于MED预测算法的预测值补偿方法，包括以下步骤：首先，对待预测像素点进行经典的MED预测，得到初始的MED预测值，如果预测是直接利用上邻域像素值或者左邻域像素值来表示预测值，则在预测时忽略了邻域梯度，预测值有被补偿的潜力。接下来通过判断待预测像素点邻域梯度大小和方向来决定预测值是否有被补偿的能力，最后通过邻域梯度的均值来决定补偿值的大小。本发明针对经典的MED算法忽略邻域梯度造成的预测误差，提出了预测值补偿的概念来修正MED预测值，进而提高预测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103402237A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310329983.9
申请日：2013-07-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04W40/22
CPC classification number: Y02D70/39
Abstract: 本发明公开了一种单源多中继协作通信系统中基于中断优先的中继选择方法，针对“中断最优”最优公平选择策略不能保证较大的系统吞吐量的缺点，本发明首先在目的节点上为每个中继设置独立的转发次数计数器；之后选出信道容量高于中断容量的中继进入待选集合；然后从待选集合中选择转发次数较少的中继进入优选集合，再从优选集合中选择信道质量最优的中继进行转发；每个中继每转发一次其转发次数计数器增加一次；在每个协作周期中重复上述步骤至所有协作周期完成。本发明在选择中继时综合考虑信道质量和公平性，在保证高公平性的基础上提升了系统吞吐量，具有很好的效果。
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公开(公告)号：CN101989302B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201010516933.8
申请日：2010-10-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06K9/4652
Abstract: 本发明公开了一种基于多层位图颜色特征的图像检索方法，该方法针对颜色信息丰富的图像，进行快速聚类得到各颜色聚类的合理统计分布中心，并以其为基准提取出能够反映图像不同分布层次上颜色差异的特征，进行图像检索。首先，对查询图像的颜色空间进行网格化，统计各网格中像素点数目，选取具有数目局部最大值的网格；然后，在K均值聚类算法中，通过应用一种新的距离优化算法和ENNS算法，快速生成各颜色聚类及其合理统计分布中心；另一方面，对查询图像进行空间子块划分，计算其高斯加权的颜色均值；接下来，通过图像子块颜色均值与颜色聚类合理统计分布中心的比较，提取K层位图特征；最后，综合颜色聚类合理统计分布中心与位图的相似性度量，进行图像特征的匹配检索。
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公开(公告)号：CN112819047B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110089726.7
申请日：2021-01-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于两层邻域信息的双重最近邻分类方法及系统，所述方法包括：在训练集中寻找输入样本的k个最近邻，并将它们重新命名为输入样本的直接近邻；在训练集中寻找各直接近邻的可用邻域，所有可用邻域中的样本被看作输入样本的间接近邻；各直接近邻的可用邻域中与输入样本分布较近的被整体保留，与直接近邻一起作为输入样本的候选近邻；据候选近邻与输入样本的反向近邻关系，确定双重最近邻；利用所有双重最近邻的类标签，根据多数表决规则，对输入样本进行分类判决。本发明可提高k近邻分类方法的分类性能，并通过实验验证了该方法的有效性。
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公开(公告)号：CN112434712B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202011364531.0
申请日：2020-11-27
Abstract: 本发明公开了一种基于尺度和角度自适应选取的局部二值模式纹理图像特征提取方法及系统，所述方法包括：获取待提取特征的纹理图像，使用Kirsch梯度算子求取获得每个中心像素8个方向的梯度值；取绝对值最大的梯度值作为衡量每个中心像素所在局部区域变化快慢的梯度值；对所有中心像素8个方向的梯度值的绝对值进行等分分类，获得分类结果；获得每个中心像素8个方向上最终的邻域像素；根据整幅纹理图像中每个中心像素的差值矢量的符号信息、差值矢量的幅值信息、中心像素信息生成联合的特征直方图。本发明能够增强局部二值模式算法对旋转、光照和尺度变化的鲁棒性；能够提升分类准确率。
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公开(公告)号：CN112182481B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202011081509.5
申请日：2020-10-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型差分进化算法的地震波形反演方法及系统，所述方法包括：步骤1，计算获得待勘探地区的计算地震数据，测量获得待勘探地区的实际地震数据；将计算地震数据和实际地震数据的拟合程度作为目标函数；步骤2，使用改进型差分进化算法优化步骤1获得的目标函数，获得待勘探地区的地下介质模型的物理参数，完成地震波形反演。本发明能克服传统差分进化算法优化高维的地震波形反演问题时子成分差异大、各个维度间进化失衡的缺陷。
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