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公开(公告)号：CN106600613B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201611150326.8
申请日：2016-12-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于嵌入式GPU的改进LBP红外目标检测算法，用于解决现有红外目标检测中存在的运算速度慢和检测稳定性差的技术问题，实现步骤为：输入红外图像并进行预处理得到大尺寸灰度图像；将灰度图像数据分块输入到嵌入式GPU显存，并分配线程；对LBP算法的特征向量提取方法进行改进得到梯度‑LBP算法；各线程利用得到的梯度‑LBP算法并行计算灰度图像块的梯度‑LBP矩阵；分别对多个梯度‑LBP矩阵进行灰度还原并检测出备选目标点；将备选目标点复制到内存并选取灰度值最大点作为最终目标点；输出最终目标点位置。本发明具有检测速度快和稳定性好的特点，可用于远程红外预警、精确制导与空间目标监视系统等的目标定位。
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公开(公告)号：CN106600658A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611150434.5
申请日：2016-12-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T11/00
CPC classification number: G06T11/00
Abstract: 本发明提出了一种基于空间变换模型的光学图层分解方法，用于解决现有无监督单张混合图像分解方法中存在的分解效果差、效率低的技术问题，实现步骤为：读入原始混合图像；利用盲反卷积算法去模糊；定义迭代变量和传输图层矩阵迭代式；建立空间变换模型并推导传输图层矩阵和反射图层矩阵的函数表达式；构造目标函数，并利用图层先验添加约束条件，用L1范数进行正则化，实现目标函数凸优化；拉格朗日乘子法求取凸目标函数最优解；利用函数表达式计算传输图层矩阵、反射图层矩阵；判断迭代次数是否大于设定阈值，满足则结束，否则更新凸目标函数。本发明改善了混合图像的分解效果，并提升了计算效率。
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公开(公告)号：CN105956515A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610247977.2
申请日：2016-04-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00281 , G06K9/00288
Abstract: 本发明提出了一种基于极成像的立体‑高光谱人脸识别的方法，用于解决现有多光谱人脸识别方法中存在的识别结果稳定性差和识别效率低的技术问题，包括如下步骤，1、利用极光谱系统采集人脸信息；2、根据人脸信息中的二维极图像对人脸进行立体重构；3、对二维人脸进行区域块划分，并根据该划分结果对立体人脸和人脸光谱信息进行区域块划分；4、提取区域块的综合特征向量；5、分别对多个人脸和待识别人脸采用步骤1到步骤4得到样本库数据和待识别人脸数据；6、训练样本库数据得到分类器；7、将待识别人脸数据输入到分类器中，并识别人脸。本发明具有稳定性好和识别效率高特点，可用于金融交易、安全防务、通关安检等的身份鉴定。
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公开(公告)号：CN103412470B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310374801.X
申请日：2013-08-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于控制衍射距离的彩色全息显示系统及其方法，主要解决现有彩色全息显示中存在色串扰的问题。本发明的系统包括相干光源阵列，扩束准直阵列，控制单元，空间光调制器阵列，衍射距离控制单元和消色差透镜。本发明方法实现步骤包括：（1）生成单色计算全息图；（2）加载全息图；（3）再现全息图；（4）生成彩色再现像。本发明利用不同波长下计算得到的菲涅尔最佳衍射距离，生成三幅单色计算全息图，再分别对三幅单色全息图作最佳衍射距离的菲涅尔衍射。本发明具有全息图加载方式灵活，光路简洁便于调节，消除色串扰效果好的优点。
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公开(公告)号：CN103412470A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310374801.X
申请日：2013-08-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于控制衍射距离的彩色全息显示系统及其方法，主要解决现有彩色全息显示中存在色串扰的问题。本发明的系统包括相干光源阵列，扩束准直阵列，控制单元，空间光调制器阵列，衍射距离控制单元和消色差透镜。本发明方法实现步骤包括：（1）生成单色计算全息图；（2）加载全息图；（3）再现全息图；（4）生成彩色再现像。本发明利用不同波长下计算得到的菲涅尔最佳衍射距离，生成三幅单色计算全息图，再分别对三幅单色全息图作最佳衍射距离的菲涅尔衍射。本发明具有全息图加载方式灵活，光路简洁便于调节，消除色串扰效果好的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119295655A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411334901.4
申请日：2024-09-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DES‑NeRF的透明表面后场景重建方法及装置，方法包括在获取目标场景的多张可见光图像对应的相机信息和真实深度图后，将各可见光图像对应的相机信息和真实深度图输入神经辐射场中，并利用预构建的损失函数监督神经辐射场训练，在迭代更新神经辐射场的网络参数的次数达到预设次数后，神经辐射场输出目标场景中每个采样点的体密度和颜色，进而对目标场景中每个采样点的体密度和颜色进行转化得到重建后的目标场景，其中，预构建的损失函数是基于绝对深度误差损失和深度边缘感知损失构建的。通过本发明提供的方法可以提高重建目标场景的还原度，优化重建后的目标场景在边缘细节处的表现。
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公开(公告)号：CN106600658B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201611150434.5
申请日：2016-12-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明提出了一种基于空间变换模型的光学图层分解方法，用于解决现有无监督单张混合图像分解方法中存在的分解效果差、效率低的技术问题，实现步骤为：读入原始混合图像；利用盲反卷积算法去模糊；定义迭代变量和传输图层矩阵迭代式；建立空间变换模型并推导传输图层矩阵和反射图层矩阵的函数表达式；构造目标函数，并利用图层先验添加约束条件，用L1范数进行正则化，实现目标函数凸优化；拉格朗日乘子法求取凸目标函数最优解；利用函数表达式计算传输图层矩阵、反射图层矩阵；判断迭代次数是否大于设定阈值，满足则结束，否则更新凸目标函数。本发明改善了混合图像的分解效果，并提升了计算效率。
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公开(公告)号：CN106600613A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611150326.8
申请日：2016-12-14
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06T2207/10048
Abstract: 本发明提出了一种基于嵌入式GPU的改进LBP红外目标检测算法，用于解决现有红外目标检测中存在的运算速度慢和检测稳定性差的技术问题，实现步骤为：输入红外图像并进行预处理得到大尺寸灰度图像；将灰度图像数据分块输入到嵌入式GPU显存，并分配线程；对LBP算法的特征向量提取方法进行改进得到梯度‑LBP算法；各线程利用得到的梯度‑LBP算法并行计算灰度图像块的梯度‑LBP矩阵；分别对多个梯度‑LBP矩阵进行灰度还原并检测出备选目标点；将备选目标点复制到内存并选取灰度值最大点作为最终目标点；输出最终目标点位置。本发明具有检测速度快和稳定性好的特点，可用于远程红外预警、精确制导与空间目标监视系统等的目标定位。
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公开(公告)号：CN118410688A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410563261.8
申请日：2024-05-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/25 , G06F17/10 , G06F111/10 , G06F111/18 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子系统的车辙热痕迹红外特性仿真方法及装置，方法包括：根据温度变化模型和发射率确定车辆车辙的实时辐射亮度；根据车辆的行驶信息、温度纹理及车辙纹理的发射率模拟车辆车辙的行驶痕迹得到仿真场景；根据辐射亮度实时渲染仿真场景，得到渲染后的车辙热痕迹仿真图像，辐射亮度不同则在渲染后的车辙热痕迹仿真图像中的像素值不同。根据本发明提供的方法，基于粒子系统实现对车辙红外特性的仿真，能够确保仿真的实时性；由辐射度学计算方法得到车辙痕迹上每个像素值所表征的车辙辐射亮度数值，能够令用户通过观察或截取车辙痕迹的渲染结果，知晓车辙痕迹的辐射亮度大小，从而实现对车辙热痕迹的红外特性实现定量模拟。
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公开(公告)号：CN105956515B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610247977.2
申请日：2016-04-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于极成像的立体‑高光谱人脸识别的方法，用于解决现有多光谱人脸识别方法中存在的识别结果稳定性差和识别效率低的技术问题，包括如下步骤，1、利用极光谱系统采集人脸信息；2、根据人脸信息中的二维极图像对人脸进行立体重构；3、对二维人脸进行区域块划分，并根据该划分结果对立体人脸和人脸光谱信息进行区域块划分；4、提取区域块的综合特征向量；5、分别对多个人脸和待识别人脸采用步骤1到步骤4得到样本库数据和待识别人脸数据；6、训练样本库数据得到分类器；7、将待识别人脸数据输入到分类器中，并识别人脸。本发明具有稳定性好和识别效率高特点，可用于金融交易、安全防务、通关安检等的身份鉴定。
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