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公开(公告)号：CN109544575A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811371924.7
申请日：2018-11-15
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种ISAR序列多边形匹配的三维轮廓重构方法，首先，针对典型目标的ISAR序列图像利用聚类法抑制目标背景；其次，利用数学形态学方法将典型ISAR目标的各个像素点连通；然后，提取典型ISAR序列图像的边缘，利用Douglas-Peucker方法对ISAR轮廓进行多边形拟合；再然后，将ISAR序列多边形进行匹配，使其各个边和顶点间一一对应；最后，利用因式分解法对匹配好的序列ISAR多边形进行三维解算，获得ISAR目标的三维轮廓重构。本方法适用于低信噪比图像(如ISAR图像)，其多边形检测可用于SAR图像中机场跑道的检测，自动驾驶和智能交通中车牌检测，工业机器人工件抓取，智能仓储货物识别等；三维轮廓重构方法可适用于典型ISAR目标的三维重构。
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公开(公告)号：CN106408532B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610812151.6
申请日：2016-09-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于剪切波域参数估计的合成孔径雷达SAR图像去噪方法，在SAR图像的相干斑滤波处理中，用瑞利(Rayleigh)分布描述斑点噪声的统计特性。由于拉普拉斯分布模型的数学表达式简单，结合贝叶斯理论通常可得到估计的解析解，对于代表后向散射分量的剪切波系数，则采用拉普拉斯分布表示剪切波系数的概率密度函数。实验结果表明，基于剪切波参数估计的去噪方法对SAR图像中的相干斑噪声有明显的抑制，且较好地保持了图像中的边缘纹理信息。
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公开(公告)号：CN103413283B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310292271.4
申请日：2013-07-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种基于二维EMD和改进局部能量的多聚焦图像融合方法，首先对源图像进行二维EMD分解，然后采用基于改进局部能量的极大值准则和加权平均融合规则相结合的方法对相应频率段上的本征模函数（IMF）分量进行处理。当对应的两幅源图像二维EMD分解后的IMF分量相位相同时，融合图像对应的IMF分量采用局部能量极大值准则；相位相反时，融合图像对应的IMF分量采用局部能量加权平均方法确定。融合规则克服了传统融合方法对窗口内各个像素包含的独立信息考虑不足的缺点。最后，融合结果通过对融合分量进行二维EMD逆变换得到。因此，将二维EMD和改进局部能量相结合，可以大大提高融合后图像的质量，对应用系统的后续处理和图像显示具有重要意义和使用价值。
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公开(公告)号：CN103985120A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410200198.8
申请日：2014-05-13
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像多目标关联的方法，首先根据MSA变换提取目标图像的多尺度自卷积矩(MSA)特征，通过计算目标特征之间的欧氏距离获得任意两目标的匹配代价，即相似性测度。将两幅遥感图像中的多目标关联看作二维分配问题，构造多目标关联代价矩阵(ACM)，然后结合实际应用，根据关联准则构造目标函数，即全局最优化模型。最后对模拟退火算法进行改进，设定内、外循环迭代次数，并设计一种新的自适应温度更新函数，改进温度控制方式，在保证关联准确性的前提下以提高算法的时间性能。
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公开(公告)号：CN120015168A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510062717.7
申请日：2025-01-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G16C20/50 , G16C20/70 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及医药化学技术领域，具体涉及一种基于属性分类的分子从头设计方法，包括：根据分子属性将分子数据划分为不同类别的分子数据；获取分子数据的基序以及基序词汇表；构建分子从头设计模型，并进行训练得到训练好的目标分子从头设计模型；将不同类别的分子数据的分子图结构和基序输入目标分子从头设计模型，输出该类别分子数据重构后的分子图结构。本发明在分子生成过程中能够学习到分子中性质的特征，从而高精确地生成符合属性类别的分子，分子的图结构有效，且编码器重建率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119479938A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411600467.X
申请日：2024-11-11
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络和局部加权线性回归的金属极化曲线预测方法，包括：获取金属含量与金属极化曲线数据；获取自腐蚀电流；构建极化参数预测网络；构建极化曲线卷积网络，并进行训练；预测金属极化曲线数据。本发明通过数据的清洗和整合，数据的平滑处理以及数据的归一化处理，以准确地建立金属含量与极化曲线的关系，从而利用神经网络对合金腐蚀行为的金属极化曲线进行精确预测。
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公开(公告)号：CN119339832A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411587655.3
申请日：2024-11-08
Applicant: 西北工业大学
IPC: G16C20/30 , G06N3/096 , G06N3/045 , G16C20/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/764 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的有机光伏材料性能预测方法，首先再有标签数据集上训练一个模型，称为教师模型；然后在未标注数据集上进行标签预测，预测最后一层；接下来训练一个新的模型称为学生模型，将有标注数据集和无标注数据集，然后基于这个大数据集进行训练；最后将学到的学生模型重新对无标注数据集进行打标签，回到第二步中，循环迭代即可得到最终的机器学习预测模型。本发明能通过不断循环迭代学生模型和教师模型提升模型准确率。
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公开(公告)号：CN119338686A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411588028.1
申请日：2024-11-08
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种CCD传感器广域星图非均匀性背景抑制方法，首先对图像的形式进行描述，利用描述信息对图像中的背景成像特性进行分析，再采用固定窗口一维中值滤波对星空图像进行整体的非均匀性背景估计及背景抑制，然后基于局部对比度思想对处理后的星空图像采用自适应一维中值滤波进行精确估计及背景抑制。本发明方法可以同时针对星图背景中的噪声、非均匀性以及由Smear引起的亮线进行有效去除，在抑制背景的同时保存了星图上的恒星及目标。
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公开(公告)号：CN112102475B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202010923785.5
申请日：2020-09-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像序列轨迹跟踪的空间目标三维稀疏重构方法，利用空间目标多视图进行多层哈希图像匹配，得到多视图匹配结果；利用多视图匹配结果，进行空间目标多视图轨迹跟踪；利用多视图匹配关系和多视图轨迹跟踪结果，基于逆向抽样一致性(AC‑RANSAC)的重构模型估计。建立的汉明距离哈希表可实现快速、精准图像匹配；经过特征跟踪后多视图有效关联数目得到明显提升立体匹配的稳定性和三角化重建特征点云准确性，增加特征点云重建数目；逆向方法解决了模型的偶然性问题，其统计标准是数据特定的，并且避免了凭经验设定内部/外部区分的阈值。
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公开(公告)号：CN109035188B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201810776322.3
申请日：2018-07-16
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于目标特征驱动的智能图像融合方法，首先，基于显著性检测分割得到红外图像中的显著性目标区域；然后构造图像特征集合与融合算法集合，并利用模糊数学的原理和方法分析两者之间的模糊映射关系；最后，在NSCT分解框架下，利用目标区域特征驱动目标区域融合，对背景区域选择保留更多可见光信息的低频可见光、高频绝对值取大的策略，进行逆NSCT变换实现最终图像融合。本方法能够在自适应地选择目标区域的最优融合方式，在极大程度地保持目标特性，更多地保留图像的背景细节信息，解决了信息丢失，目标不完整，背景模糊等多方面的缺陷，融合图像呈现出高对比度、高细节信息、目标高亮等特点，具有较好的视觉效果。
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