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公开(公告)号：CN112217638B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202011036901.8
申请日：2020-09-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 为了实现能够在不具备完全量子能力的经典方与具备完全量子能力的量子方之间通信的半量子安全直接通信协议，本发明提出了一种基于GHZ态的半量子安全直接通信方法；本协议使用泡利算子对三粒子GHZ态进行相应的变换来传输加密后的原消息m；整个协议过程中参与者之间提前共享一个半量子秘钥，并且原消息m由半量子秘钥加密，半量子秘钥的无条件安全性也提升了参与者之间的通信安全性；同时本协议包含了两次双重窃听检测步骤，能够更好的提升通信的安全性，降低被窃听者窃听的风险；与现有的半量子安全直接通信协议相比，减少了通信参与者之间通信过程中的粒子序列反射以及测量重发的步骤，使得协议过程更加简洁并且同时能够满足安全直接通信的需求。
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公开(公告)号：CN107169946A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710279800.5
申请日：2017-04-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种基于非负稀疏矩阵与超球面彩色变换的图像融合方法，涉及图像融合领域，本发明通过使用一种非负矩阵分解算法对全色和多光谱图像共同提取亮度分量，然后对亮度分量进行建模计算并调整，再使用超球面彩色变换对图像进行融合，得到融合结果图像，本发明利用NMF算法将全色图像和多光谱图像结合起来提取I分量，在解决光谱匹配性差的问题的同时，提高了亮度分量的提取精度，通过利用全色图像及其滤波后的图像对I分量进行调整，更好的融入了空间细节信息，最大限度地防止了光谱畸变，使得新型卫星的融合结果图像在空间细节信息融入方面和光谱特性保持方面都较现有算法有很大的提高，主观评价与客观分析结果能够达到一致。
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公开(公告)号：CN115511795A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211088281.1
申请日：2022-09-07
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种半监督学习医学图像分割方法：步骤一：预训练；首先针对第一原始医学图像对精修复网络进行预训练；得到训练好的精修复网络；步骤二(微调)：将训练好的精修复网络中编码器与随机初始化的解码器结合得到分割网络；对第二原始医学图像集经过人工标注得到分割数据集；利用分割数据集对分割网络进行训练，得到训练好的分割网络；步骤三：利用训练好的分割网络作为教师模型进行自训练得到训练好的学生模型；步骤四：将待分割图像输入训练好的学生模型得到分割结果。本发明的方法利用容易获取的、大量的原始数据，解决了用于训练深度学习分割模型的标注数据不足导致分割准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN109800757B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201910006843.5
申请日：2019-01-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 为了解决大幅度相机移动下的多文字追踪，本发明提出了一种基于布局约束的视频文字追踪方法。该方法的输入为视频和视频帧的文字检测结果，输出为文字追踪后的轨迹信息。首先，通过初始视频帧的检测结果进行文字轨迹的初始化，然后将上一帧的文字轨迹与当前帧的检测结果送入本发明的追踪方法中进行文字轨迹的更新。文字轨迹更新的核心是将当前帧检测到的文字区域对应到已有的文字轨迹，该过程可以视为一种数据匹配问题。本发明针对此问题设计一个新的数据匹配代价函数，通过求解代价函数的得到最佳匹配结果。经过重复轨迹更新过程直到视频处理结束，最终得到文字追踪结果。本发明在数据匹配代价函数中引入布局约束，通过文字区域间的整体外观结构进行文字追踪，可以有效避免因为相机大幅度运动导致错误追踪结果，具有更好的追踪效果。
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公开(公告)号：CN107341786B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710466497.X
申请日：2017-06-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种小波变换与联合稀疏表示的红外与可见光图像融合方法，涉及图像融合领域，首先对源图像进行DWT变换，分解成低频子带与高频子带系数，并用滑窗策略将低频子带系数分解成矩阵，再针对上述分解的低频子带矩阵学习字典，其次，分别融合低频子带系数和高频子带系数，最后通过DWT逆变换重构出融合图像，本发明既能有效地稀疏表示源图像的显著细节特征，又能多尺度地融合图像细节信息，即很好地保留了红外图像的目标信息与可见光图像的细节、轮廓等背景信息，提高了目标的识别能力，有利于后续处理系统对信息的提取与使用，较传统的小波变换融合方法以及现有的基于联合稀疏表示的融合方法均具有优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109448131A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811243690.8
申请日：2018-10-24
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Kinect的虚拟钢琴弹奏系统的构建方法，利用Kinect设备完成场景的三维重建，在场景中在合适的平面上选择创建虚拟键盘的区域，产生虚拟琴键，进行琴键按压检测后，设置对应音符播放，即可实现弹奏虚拟钢琴的功能。本发明作为人和机器的交互方式，简单便捷的虚拟键盘，可以扩展到智能家居、游戏及机器人等领域；采用OpenGL库用作显示，并且结合了指尖位置的值来判断琴键的状态，提高了琴键弹奏的准确度，能够带来良好的用户体验。实现虚拟钢琴时，建立了三维立体模型，使得画面效果更有立体感，满足人们的沉浸式的体验。
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公开(公告)号：CN102855616B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210288656.9
申请日：2012-08-14
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度字典学习的图像融合方法，首先进行多尺度学习，对每一幅训练图像分解出S个子带，每个子带对应学习一个子字典；然后对源图像进行小波变换，得到所有源图像的子带，采用SOMP算法求解子带的稀疏表示系数并进行融合，最后进行逆小波变换，得融合图像。本发明提高了图像表示系数的稀疏度、拟合度，增强了融合图像的细节表现能力，具有更优的融合效果和更好的抑制噪声能力，字典的泛化能力也更强。
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公开(公告)号：CN115294385A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210792189.7
申请日：2022-07-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明实施例公开了一种样本标注方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法较现有的自动目标识别方法而言，具有评估开放环境中未知新样本预测可靠性的能力，能够及时发现预测错误样本与未知新样本，并通过高效的标注更新机制进行识别模型更新。通过本发明，解决了现有的自动目标识别方法对增量样本识别可靠性和更新效率低下的技术问题，达到了提升在开放环境中增量样本的识别可靠性和未知新样本更新效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN111898608B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010636379.0
申请日：2020-07-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边界预测的自然场景多语言文字检测方法，首先构建了一个多语言文字检测网络模型，该模型包括特征提取主干网络、残差卷积模块(RCM)、残差池化模块(RPM)和特征融合层，对输入图像逐像素预测文字区域与其外接边界，并将其转化为置信图输出，通过广度优先搜索算法将边界相连的文字区域分离进而得到最终的检测结果。本方法能够检测任意方向、形状的多语言文字区域，降低了算法复杂度，节省计算时间，显著提升了检测精度。
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