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公开(公告)号：CN112465984A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011263554.2
申请日：2020-11-12
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双层过滤的单目相机序列图像三维重构方法，对传统的基于序列图像的三维重构技术在流程上进行改进，加入过滤流程。在初始阶段，依然采取传统方法进行稀疏点云重构与稠密点云重建，在稠密点云重构之后，泊松表面重构之前进行点云过滤，将部分离群点进行滤除，以减少对后续泊松表面重构操作的影响；在泊松表面重构之后，纹理映射之前，进行三角面片过滤，将部分离群点构建而成泊松表面进行滤除，减少对于纹理映射操作的影响。结果表明本发明在序列图像三维重构结果上优于传统的序列图像三维重构算法，有效提升了三维重构结果的质量。本发明具有相当的现实效果与应用意义。
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公开(公告)号：CN112102475A
公开(公告)日：2020-12-18
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：CN112101432A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010923773.2
申请日：2020-09-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的材料显微图像与性能双向预测方法，提出CNN与DNN相结合的算法用以处理多种输入的并行预测。以CNN提取材料显微图像特征，在第一层全连接层加入以材料成分，工艺为代表的一维特征向量。综合图像特征，其他特征为DNN输入，实现材料综合特征与性能的回归预测或分类。在GAN大量生成图像的基础上，使用前面预测模型对生成的图像性能进行预测。为了增加实验结果的可信度，可以训练三个不同的网络进行预测，最终去三者的交集作为目标图像输出。通过结合卷积神经网络提取特征与成分、工艺等特征，模型与性能的拟合度大幅提升，避免模型欠拟合，性能分类的预测方法符合生产实际需求。
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公开(公告)号：CN111797512A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010550094.5
申请日：2020-06-16
Applicant: 西北工业大学 , 中国西安卫星测控中心
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种三轴稳定空间目标全角度光度仿真数据验证方法，首先将实测光度数据归算到某一固定距离下，并得到目标本体坐标系下，其太阳照射方向矢量和测站观测方向矢量。然后，挑选仿真数据中条件最接近(仿真角度存在间隔)的光度仿真值，形成光度仿真曲线。最后，提出评价因子K，量化分析光度仿真效果的优劣，当K值越小，光度仿真数据曲线与实测曲线拟合越好。通过分析多颗三轴稳定空间目标的仿真与实测数据验证该方法能较好的量化评价仿真效果。
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公开(公告)号：CN106548483B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201610948455.5
申请日：2016-10-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于三维超像素分割的材料晶粒边缘提取方法，依据镍合金晶粒图像以凸多边形为主的特点，采用以正六棱柱为初始聚类对镍合金晶粒图像进行超像素分割，并通过超像素聚类得镍合金晶粒边缘提取结果。试验结果表明，本发明在包含大量晶粒、碳化物和噪声的镍合金切片图像中，具有边缘连续性好，轮廓保持性好，提取速度较快的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106408532A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610812151.6
申请日：2016-09-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10044
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：CN104091314A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410348851.5
申请日：2014-07-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘预测和稀疏比值正则约束的湍流退化图像盲复原方法，技术特征在于：首先从当前复原图像中预测出有效的边缘，然后将边缘预测信息与自然图像边缘的稀疏先验信息相结合指导点扩散函数复原，最后通过一种非盲复原算法恢复出当前的目标图像，并将此复原图像作为下一次边缘预测的输入，如此迭代循环直到求出清晰的复原图像。本发明方法结合图像的先验信息与退化图像自身包含的有效信息，能有效抑制图像复原过程中产生的伪迹并恢复出更多的细节，故复原效果更好。
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公开(公告)号：CN103334389A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310283062.3
申请日：2013-07-05
Applicant: 西北工业大学
IPC: E01F13/10
Abstract: 本发明公开了一种阻止逆向行驶装置，用于解决现有带有减速功能的道路单向行驶控制器双向行驶受限的技术问题。技术方案是阻止逆向行驶装置由机动车检测部分、阻止逆行部分和路面恢复部分构成。其机动车检测部分的检测器检测到正常行驶的机动车，将信号传输给单片机，单片机控制阻止逆行部分移动到底盒内，并启动路面恢复部分机构运动，恢复路面的平整。机动车检测部分不检测逆向行驶的机动车，当机动车逆向行驶而来时，阻止逆行部分直立在地面上，阻止逆向行驶的机动车继续逆向行驶行为。当需道路双向行驶时，可使单片机运行于路面恢复模式，使阻止逆行部分的阻止器移动到底盒内，并启动路面恢复装置，恢复路面平整，实现了道路双向通行要求。
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公开(公告)号：CN110827262B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911073594.8
申请日：2019-11-06
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于连续有限帧的红外图像弱小目标检测方法，首先采用Lucas–Kanade光流法对连续两帧红外原始图像进行光流场计算，建立红外图像光流场；然后对得到红外图像光流场进行疑似运动区域检测，在保证检测精度的情况下处理帧数更少，处理速度更快，冗余信息更少；之后通过将感兴趣区域分解为更小的红外图像块，进行基于SVD分解的背景抑制，处理后的目标集与背景集分别重构；最后通过自适应滤波检测出红外弱小目标位置。通过在构建的modis红外弱小目标图像库中进行验证，选取3组红外弱小目标序列图像实验分析，验证了本发明的检测准确性。
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公开(公告)号：CN109544575B
公开(公告)日：2021-11-16
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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