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公开(公告)号：CN110148104B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910397498.2
申请日：2019-05-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于显著性分析与低秩表示的红外与可见光图像融合方法，包括：步骤(1)、分别对输入的待融合红外图像与可见光图像执行图像块的划分，得到红外图像的图像块数据矩阵和可见光图像的图像块数据矩阵；步骤(2)、构建一个分层树形结构；步骤(3)、利用输入源图像，构建背景字典D；步骤(4)、构建分层联合低秩表示模型，然后执行分层联合低秩表示，得到红外/可见光图像的低秩表示系数矩阵以及代表显著信息的稀疏重构误差系数矩阵；步骤(5)、将系数矩阵分别执行融合操作，得到融后的表示系数矩阵，然后利用融合后的表示系数矩阵重构出粗融合图像IF；步骤(6)、利用引导滤波算法对粗融合结果IF进行进一步处理，得到最终的融合图像
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公开(公告)号：CN112839082A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011641631.3
申请日：2020-12-31
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安联乘智能科技有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明属于智能网联汽车系统技术领域，公开了一种异构边缘缓存分配方法、系统、介质及应用，本发明包括请求者向车辆节点请求内容；向路边5G基站请求后续内容；向数据服务中心请求剩余内容。本发明将一个完整的内容服务分布于不同的车辆及路边基站中，车辆节点在获取到前一个内容块之后即可播放该内容块，并在播放内容块的同时请求下一个内容块。服务商可为不同的内容设计不同的满意度函数，从数据本身的角度考虑用户获取内容的体验。本发明在考虑内容缓存分配的同时也将功率分配问题考虑在内，为不同的内容分配不同的传输功率，以达到用户体验的最优化。本发明将异构缓存思想考虑在内，同时在车辆节点和路边5G基站中进行缓存。
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公开(公告)号：CN112037171A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010752119.X
申请日：2020-07-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合的多任务MRI脑瘤图像分割方法，包括获取第一多模态3D MRI图像集；对第一多模态3D MRI图像进行标准化处理得到第二多模态3D MRI图像；将第二T1图像、第二T1c图像、第二T2图像和第二Flair图像输入至训练完成的脑瘤分割网络模型，得到第一ET区域分割图、第一TC区域分割图和第一WT区域分割图；得到第二ET区域分割图、第二TC区域分割图和第二WT区域分割图；将第二ET区域分割图、第二TC区域分割图和第二WT区域分割图结合成为最终的3D多类别脑瘤分割图。本发明根据三个脑瘤区域间的相互联系设计了级联的多任务分割网络结构，根据分析得到的不同模态MRI图像在分割不同的肿瘤区域时的重要性不同。
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公开(公告)号：CN108510465B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201810086733.X
申请日：2018-01-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于一致性约束非负稀疏表示的多聚焦图像融合方法，用于解决现有技术中存在的融合图像清晰度低和融合复杂度较高的技术问题。其实现步骤是：输入经过配准的源图像；构建源图像的向量化矩阵；构建基于一致性约束的非负稀疏表示的稀疏编码模型；利用具有自适应惩罚因子的线性迭代方向算法对一致性约束的非负稀疏表示的稀疏编码模型进行求解，得到源图像的非负稀疏表示系数；利用源图像的非负稀疏表示系数构建图像块级标记矩阵；利用图像块级标记矩阵构建融合图像。本发明能够提高融合图像的清晰度的同时降低融合复杂度，可用于环境监测，清晰图像重建等领域。
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公开(公告)号：CN107301643A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710419857.0
申请日：2017-06-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒稀疏表示与拉普拉斯正则项的显著目标检测方法，主要解决现有方法在复杂图像中不能完整一致地检测出显著目标的问题。其实现方案为：1.对输入图像做过分割，得到超像素集；2.采用处于边界区域的超像素构建背景字典；3.在鲁棒稀疏表示模型中采用两个拉普拉斯正则项分别约束表示系数和重构误差的一致性，并利用背景字典求解模型得到表示系数矩阵和重构误差矩阵；5.联合表示系数矩阵和重构误差矩阵构建显著性因子，得到超像素级显著图；6.将超像素级显著图映射得到像素级显著图。实验表明本发明具有较好的背景抑制效果，并能够完整地检测图像显著目标，可用于复杂场景图像的显著目标检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104268866B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410482399.1
申请日：2014-09-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动信息与背景信息相结合的视频序列配准方法，主要解决现有技术无法对不同视角下视频序列进行准确配准的问题，其实现步骤为：1、分别对两个输入视频序列进行背景图像和运动目标的分离；2、获取背景图像的特征点匹配对并计算背景图像间的基础矩阵；3、从背景图像中选取三维空间中不共面的四个空间点相对应的四组匹配点对；4、分别获取运动轨迹中的点在另一视频序列中的投影线与对极线的交点；5、进行运动轨迹点匹配并获取候选时间对应点对集合；6、拟合时间线并恢复时间变换参数。本发明能更加准确地恢复视频序列间的时间关系，提高了配准精度，可用于对静态背景的视频序列配准。
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公开(公告)号：CN103905815B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201410099933.0
申请日：2014-03-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶奇异值分解的视频融合性能评价方法，主要解决现有技术不能对含噪声视频图像的融合性能进行评价的问题。其实现步骤为：分别输入已配准的两个参考视频和一个融合视频；将已输入的视频组成一个四阶张量，并对其进行高阶奇异值分解，得到各自的空间几何特征背景图像和时间运动特征图像；再通过阈值化方法将时间运动特征图像划分为运动目标区域和噪声区域；然后分别设计不同的评价指标对各区域进行评价；最后通过幂指数乘法构建出整体性能评价指标，从而实现对视频图像整体融合性能的评价。本发明能够对噪声环境下视频的融合性能进行有效、准确和客观地评价，可用于监控融合视频图像质量。
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公开(公告)号：CN103873859B
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201410114553.X
申请日：2014-03-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时空显著性检测的视频融合性能评价方法，主要解决现有技术不能有效对含噪声视频的融合性能进行评价的问题。其实现步骤为：分别输入已配准的两个参考视频和一个融合视频；对参考视频利用三维时空结构张量进行时空显著性检测，将视频划分为时空特征区域和噪声区域，然后针对时空特征区域和噪声区域分别设计不同的评价指标进行评价；最后通过取平均构建出整体性能评价指标，从而实现对含噪声视频整体融合性能的评价。本发明能够对含噪声视频的融合性能进行有效、准确和客观地评价，可用于监控融合视频图像质量或设定视频融合算法的最佳参数。
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公开(公告)号：CN103095996B
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201310047223.9
申请日：2013-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空显著性检测的多传感器视频融合方法。其步骤为：1、分别输入两个已配准的视频；2、利用三维均匀离散曲波3D-UDCT分解获得子带系数；3、将视频区域划分为三种不同的区域；4、对于不同的区域，按照不同的融合策略进行组合，得到融合后视频的高通方向子带系数；5、将低通子带系数进行加权平均，得到融合后视频的低通子带系数；6、进行三维均匀离散曲波3D-UDCT逆变换，得到融合后视频。本发明克服了现有技术中受限于空间信息提取和时空一致性的缺陷，可以更好地提取输入视频图像中的显著的时空特征信息，使得视频具有更高的时空一致性和稳定性，对噪声鲁棒性好，可以用于静态背景的视频图像融合。
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公开(公告)号：CN104268866A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410482399.1
申请日：2014-09-19
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00758 , G06K2209/21
Abstract: 本发明公开了一种基于运动信息与背景信息相结合的视频序列配准方法，主要解决现有技术无法对不同视角下视频序列进行准确配准的问题，其实现步骤为：1、分别对两个输入视频序列进行背景图像和运动目标的分离；2、获取背景图像的特征点匹配对并计算背景图像间的基础矩阵；3、从背景图像中选取三维空间中不共面的四个空间点相对应的四组匹配点对；4、分别获取运动轨迹中的点在另一视频序列中的投影线与对极线的交点；5、进行运动轨迹点匹配并获取候选时间对应点对集合；6、拟合时间线并恢复时间变换参数。本发明能更加准确地恢复视频序列间的时间关系，提高了配准精度，可用于对静态背景的视频序列配准。
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