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公开(公告)号：CN109712130A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811600257.5
申请日：2018-12-26
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种去除多孔硅微阵列图像中散斑噪声的方法及装置，涉及生物芯片领域，能够解决的现有技术中散斑噪声对微阵列图像检测的影响的问题。本发明的方法包括：获取多孔硅微阵列图像中的奇异像素点，对所述奇异像素点进行标记；根据所述奇异像素点，确定并标记奇异像素点的区域；按照标记奇异像素点的区域，将多孔硅微阵列图像中奇异像素点区域以外的区域平均划分为9个区域，计算每个区域中灰度值的第一平均值；对全部的第一平均值进行排序，获取第一中间值；将第一中间值代替奇异像素点的灰度值，对奇异像素点进行一次散斑噪声吞噬。本发明可广泛应用于处理图像散斑噪声的场景中。
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公开(公告)号：CN109583487A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811392967.3
申请日：2018-11-21
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像变化检测方法及装置，涉及遥感数据技术领域，能够提高检测精度，更加准确的获取了遥感图像的变化信息。本发明实施例主要技术方案为：获取同一区域不同时间段的遥感图像变化信息，所述遥感图像是SAR图像；利用ROF模型半隐式去噪方法对所述同一区域不同时间段的遥感图像进行去噪处理；对去噪后的所述的遥感图像进行处理，得到所述遥感图像对应的差异图；对所述差异图聚类得到变化检测结果图。本发明主要应用于遥感图像变化检测。
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公开(公告)号：CN107862666A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711175671.1
申请日：2017-11-22
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于NSST域的混合遥感图像增强方法，包括：步骤S1、首先利用顶帽变换和底帽变换增强遥感图像的整体对比度；步骤S2、然后采用NSST(Non-subsampled shearlet transform)变换将上述增强整体对比度后的遥感图像分解成多尺度的高通和低通子带系数；步骤S3、对高频子带系数进行自适应阈值去噪处理，然后对去噪处理后的高频子带系数进行线性增强处理；步骤S4、然后根据经步骤S3处理后的高频子带系数以及步骤S2中得到的低通子带系数进行NSST反变换，并采用参数化对数图像处理(PLIP)模型对NSST反变换后的高频子带系数和低通子带系数进行增强处理，突出图像的边缘细节信息。以实现显著改善遥感图像的视觉效果，并有效增强遥感图像清晰度的优点。
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公开(公告)号：CN107563982A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710816837.7
申请日：2017-09-12
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种遥感图像增强方法，其包括：S1、获得遥感图像，并对遥感图像进行非下采样轮廓波变换；S2、对低频子带进行线性拉伸，对高频子带进行自适应阈值去噪，对去噪后的图像进行多方向形态学滤波；S3、对处理后的低频子带和高频子带进行MSCT逆变换。本发明实施例提供的一种遥感图像增强方法，在NSCT域采用多方向形态学滤波和非锐化掩膜，显著改善了遥感图像的视觉效果，并提高了图像的峰值信噪比，清晰度和对比度。
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公开(公告)号：CN107167592A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710220297.6
申请日：2017-04-06
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N33/551 , G01N21/64 , G01N21/33
CPC classification number: G01N33/551 , G01N21/33 , G01N21/6428
Abstract: 本发明公开一种多孔硅光子晶体生物检测方法，包括如下步骤：S1、采用N型重掺杂硅片制备多孔硅微腔；S2、将目标生物样品与CdSe/ZnS量子点进行偶联；S3、将多孔硅微腔与DNA探针连接；S4、将步骤S2得到的目标生物样品滴加到连接DNA探针的多孔硅微腔上，使目标生物样品与DNA探针杂交；用紫外可见分光光谱仪测量样品的反射光谱，通过杂交前后反射谱缺陷态位置的移动，来检测目标生物样品的浓度。与现有方法相比，采用本发明方法可使生物样品的检测灵敏度提高约5倍。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107064489A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201611229026.9
申请日：2016-12-27
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N33/533 , G01N21/64
CPC classification number: G01N33/533 , G01N21/6486
Abstract: 本发明公开了一种基于多孔硅/量子点的荧光生物传感器基底材料的制备方法，包括以下步骤：电化学腐蚀法制备多层多孔硅样品；制备待测抗原；通过偶联剂将水溶性CdSe/ZnS量子点羧基活化，与表面有氨基功能团的生物分子偶联；将待测抗原渗透到多层多孔硅样品；将量子点偶联的抗体渗透到待测抗原修饰的多层多孔硅样品，得到所述基于多孔硅/量子点的荧光生物传感器基底材料；对样品进行表面形貌表征、反射谱测量及荧光检测。本发明的有益效果为：本发明提供的制备方法，以量子点为荧光标记物，多孔硅为荧光放大器的生物传感器检测低浓度的待测抗原，其检测灵敏度显著提高，也可调整为其他生物的特异性检测，扩大了适用范围。
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公开(公告)号：CN106442438A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610641579.9
申请日：2016-11-04
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N21/64
CPC classification number: G01N21/6486 , G01N21/6458
Abstract: 本发明公开了一种基于多孔硅的荧光生物传感器基底材料的制备方法，所述制备方法包括以下步骤:S1、在常温环境下用电化学腐蚀法以P型单晶Si为基底制备多层多孔硅样品；S2、制备纳米金胶溶液；S3、将氨基化后的多孔硅样品浸泡在纳米金胶溶液中8小时以得到纳米金修饰后的样品；S4、将量子点溶液滴定在氨基化的多孔硅样品上常温下放置6小时，使得CdSe或ZnS量子点缓慢地沉积在多孔硅薄膜上；S5、对样品进行表面形貌表征、反射谱测量及光致发光测量。利用多孔硅的布拉格结构及纳米金的等离子体效应双重增强嵌入多孔硅中的CdSe/ZnS量子点荧光的方法，成功制备了一种具有较强荧光信号及生物兼容性的QDs/Au/PSi(量子点嵌入纳米金修饰的多孔硅)生物传感器基底材料。
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公开(公告)号：CN101710118A
公开(公告)日：2010-05-19
申请号：CN200910113551.8
申请日：2009-12-03
Applicant: 新疆大学
IPC: G01N33/551 , G01N33/68 , G01N33/569 , G02F1/01
Abstract: 一种基于多孔硅三元结构微腔的光学免疫检测方法，属于生物医药、食品安全和环境监测的技术领域。该方法所采用的多孔硅微腔内上、下的Bragg结构分别由三种电流密度交替进行电化学腐蚀而形成，探针分子首先固定在多孔硅孔洞里，然后通过生物反应前后的光谱峰位变化进行检测目标分子浓度；同时利用不同腐蚀条件制备的多孔硅微腔的反射光谱或光致发光光谱进行编码载体，实现对抗原或抗体种类的标识。这种光学免疫检测方法不仅兼具多孔硅和光子带隙结构传感器的诸多优异性能，而且结构稳定性很好，通过编码检测技术更是可以实现多元检测。此外，由于采用的制备方法较为简单，价格相对低廉，有一定的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN118608769A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410745987.3
申请日：2024-06-11
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/048 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V40/10
Abstract: 本发明提出了一种针对图像中小目标虫害检测的方法及装置，旨在解决检测模型在处理小目标时面临的数据不平衡问题。在BTD‑YOLOv9中，提出了WMOConcat方法，加强了特征提取，从而使其在检测过程中得到更多的关注。引入了Focaler‑NWDPIOU损失函数，降低了多数类对损失的影响，增强了对少数类别的学习能力。帮助模型更平衡地学习各个类别，提高了虫害的检测率。模型在图像中小目标虫害检测方面取得了显著的提升。为农田虫害检测提供了新的解决方案。处理器负责执行模型的推理和计算过程，而存储器则用于存储模型参数、中间结果以及最终的检测结果。这样的装置结构使得BTD‑YOLOv9模型能够在实际应用中高效、准确地完成虫害检测任务。
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