-
公开(公告)号：CN107144841B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201710315320.X
申请日：2017-05-08
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 一种基于最小剩余功率的极化SAR图像目标分解方法，包括对极化SAR图像中的像素进行散射矢量构造并计算极化协方差矩阵的步骤；计算总功率、体散射加权系数、面散射加权系数和偶次散射加权系数的步骤；对面散射加权系数、偶次加权系数、体散射加权系数进行扩展操作的步骤；通过计算最小剩余功率对面散射加权系数、偶次散射加权系数和体散射加权系数进行修正的步骤；利用修正后的加权系数进行面散射功率、偶次散射功率和体散射功率计算的步骤；本发明计算简便高效，可有效获得极化SAR目标分解后的多种散射机制功率和物理参数，能显著地提取各种地物的散射特性和目标特征，可用于雷达目标识别技术领域。
-
公开(公告)号：CN108021950A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711465846.2
申请日：2017-12-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 基于低秩稀疏表示的图像分类方法，包括以下步骤：将训练样本A和测试样本Y的每一列分别归一化为单位L2范数；计算投影矩阵P；计算训练样本A的投影矩阵A'；计算测试样本Y的投影矩阵Y'；使用最近邻分类器完成分类任务。本发明有益效果：本发明将稀疏表示、低秩表示和判别投影集成到一个框架中，并考虑了观测数据的局部和全局结构信息，与其他降维方法相比，该方法对离群点和噪声具有更强的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN102682424A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210003180.X
申请日：2012-01-07
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及基于边缘方向插值的图像放大处理方法，将原图像放大倍数k，采用正向扫描对原图像进行扫描，确定将要构造平面所需的不在同一平面上的四顶点在二维平面上的投影坐标；判断四顶点像素值对角线的绝对值差的大小；对角线绝对值差较小的方向属于边缘方向，以对角线绝对值差较大的对角线作为分界线，分别构造平面；根据公式计算待插像素的颜色值，并填充；本发明的方法能够解决图像放大后边缘出现锯齿或模糊现象，或者运算效率低下的问题，在图像放大时速度快，质量好，具有重大的实用价值。
-
公开(公告)号：CN104218955A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410506541.1
申请日：2014-09-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了基于比特翻转的LDPC码局部搜索译码方法，主要解决现有比特翻转类算法纠错性能差、和积算法硬件实现复杂的问题。其技术方案是将线性规划译码模型和奇偶校验结合形成新的译码模型进行：(1)初始化译码参数；(2)依次同时翻转多个变量节点，通过减少目标函数值搜索距离接收消息最近的码字；(3)依据校正子向量判断译码是否结束；(4)依次翻转一个变量节点的值，通过减少校正子向量中非零元素个数搜索有效码字；(5)构造多个初始解向量循环执行比特翻转搜索码字；(6)若校正子向量为零向量则将解向量输出作为译出码字。本发明纠错性能好、收敛速度快、硬件实现复杂度低，能显著地提高二元对称信道下通信系统译码模块的效率，可用于通信技术领域。
-
公开(公告)号：CN102682424B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210003180.X
申请日：2012-01-07
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及基于边缘方向插值的图像放大处理方法，将原图像放大倍数k，采用正向扫描对原图像进行扫描，确定将要构造平面所需的不在同一平面上的四顶点在二维平面上的投影坐标；判断四顶点中两个对角对应顶点的像素的颜色值的差值的绝对值差的大小；对角对应顶点差值的绝对值较小的方向属于边缘方向，以该方向对应的对角线作为分界线，分别构造平面；根据公式f(x，y)＝ax+by+c计算待插像素的颜色值，并填充；本发明的方法能够解决图像放大后边缘出现锯齿或模糊现象，或者运算效率低下的问题，在图像放大时速度快，质量好，具有重大的实用价值。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108021950B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201711465846.2
申请日：2017-12-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 基于低秩稀疏表示的图像分类方法，包括以下步骤：将训练样本A和测试样本Y的每一列分别归一化为单位L2范数；计算投影矩阵P；计算训练样本A的投影矩阵A'；计算测试样本Y的投影矩阵Y'；使用最近邻分类器完成分类任务。本发明有益效果：本发明将稀疏表示、低秩表示和判别投影集成到一个框架中，并考虑了观测数据的局部和全局结构信息，与其他降维方法相比，该方法对离群点和噪声具有更强的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN102682276B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201110432094.6
申请日：2011-12-20
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种光照变化条件下的人脸识别方法及基图像合成方法，人脸识别方法首先计算商图像；根据公式分别合成对应对象的九个基图像；计算出待识别图像的光照参数η；合成每一对象的一幅与待识别图像光照条件一致的新图像；由主成分分析方法分别计算出合成图像与待识别图像在PCA空间的投影系数向量ρi和ρ；计算两向量之间的欧氏距离，用最近邻方法完成分类识别。本发明的方法仅用每一对象在正常光照条件下的一幅图像作为训练集，就可以达到较高的识别率，且能够较好的克服光照变化的影响，从而有效地解决了复杂光照条件下的人脸识别及基图像合成问题。
-
-
公开(公告)号：CN108710816A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810141413.X
申请日：2018-02-11
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00637
Abstract: 一种基于概率融合的极化SAR图像建筑物检测方法，该方法通过引入线散射模型来表征建筑物的散射特性，且利用极化方位角校正优化的方式来避免非平行于雷达飞行方向建筑物与自然地物的散射机理混淆，从而有效的解决了现有方法建筑物检测精度不高的问题。
-
公开(公告)号：CN107144841A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710315320.X
申请日：2017-05-08
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 一种基于最小剩余功率的极化SAR图像目标分解方法，包括对极化SAR图像中的像素进行散射矢量构造并计算极化协方差矩阵的步骤；计算总功率、体散射加权系数、面散射加权系数和偶次散射加权系数的步骤；对面散射加权系数、偶次加权系数、体散射加权系数进行扩展操作的步骤；通过计算最小剩余功率对面散射加权系数、偶次散射加权系数和体散射加权系数进行修正的步骤；利用修正后的加权系数进行面散射功率、偶次散射功率和体散射功率计算的步骤；本发明计算简便高效，可有效获得极化SAR目标分解后的多种散射机制功率和物理参数，能显著地提取各种地物的散射特性和目标特征，可用于雷达目标识别技术领域。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.021 seconds)
