公开(公告)号：CN102393955B

公开(公告)日：2013-11-20

申请号：CN201110199574.2

申请日：2011-07-18

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王爽 ,  焦李成 ,  刘忠伟 ,  侯彪 ,  钟桦 ,  张小华 ,  杨淑媛 ,  汤清信 ,  相荣荣 ,  杨奕堂 ,  杨国辉

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种用于图像复原的全信息非局部约束全变分方法，主要解决现有技术在图像复原时，不能锐化边缘和恢复高频细节的问题。本发明的技术方案为：(1)用非局部均值滤波法对模糊图像抑噪；(2)用维纳滤波法初始化复原结果；(3)计算全信息非局部权重系数矩阵；(4)用阈值迭代公式更新复原结果；(5)用全变分去噪法对复原结果抑噪；(6)判断是否要更新全信息非局部权重系数矩阵，如果是，返回步骤(3)，否则，执行步骤(7)；(7)判断是否满足停止条件，如果是，得到最终结果；否则，返回步骤(4)，直到满足停止条件为止。本发明在复原时，能够锐化图像边缘，恢复高频细节，可用于对已知模糊类型的模糊图像进行复原。

公开(公告)号：CN103366371A

公开(公告)日：2013-10-23

申请号：CN201310279548.X

申请日：2013-06-25

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 侯彪 ,  焦李成 ,  韩博 ,  王爽 ,  张向荣 ,  马晶晶 ,  马文萍

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于K分布和纹理特征的SAR图像分割方法，属于图像处理技术领域，分割方法为：在待分割SAR图像上截取C类训练样本在特征区域截取100幅9*9的训练样本，采用K分布统计模型和灰度共生矩阵提取训练样本的特征参数，将每类特征系数列排成矩阵，即为第c类目标的字典；按上述方法计算各类目标字典并将其依次排列组成全局大字典；输入待分割SAR图像，每个像素点用其邻域的9*9个像素点代替，求解该像素点的特征系数反解矩阵运算得到权数α；令δi(α)，i＝1，...，C为仅保留α中与第c类相对应的系数、其余系数置零的向量，计算残差函数并根据误差函数最小的即为特征系数的类别标签，重复上述步骤得到待处理SAR图像每个像素点的分割结果。

公开(公告)号：CN102509120B

公开(公告)日：2013-09-25

申请号：CN201110346348.2

申请日：2011-11-04

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 缑水平 ,  焦李成 ,  赵一帆 ,  王云利 ,  王爽 ,  杨辉 ,  马丽敏

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明公开了一种基于迁移字典学习的高光谱图像的有监督分割方法，主要解决高光谱图像分割时遇到的类别不平衡问题。其实现过程是：(1)输入目标图像和辅助图像并提取特征；(2)设定循环终止次数，并对目标域有标签样本集采用字典学习方法训练分类器；(3)计算迁移样本集；(4)更新目标域有标签样本集中的小类样本集；(5)计算本次循环中目标域无标签样本集的分类标签和分类器权重；(6)计算最终目标域无标签样本集的分类标签；(7)利用得到的最终目标域无标签样本集的分类标签和目标域有标签样本集的标签，输出目标图像的分割结果。本发明具有对类别不平衡的高光谱图像分割效果好的优点，可用于雷达目标的检测与识别。

公开(公告)号：CN102323989B

公开(公告)日：2013-09-25

申请号：CN201110276231.1

申请日：2011-09-16

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘坤 ,  杨国辉 ,  王爽 ,  刘芳 ,  白静 ,  刘忠伟 ,  杨奕堂 ,  周娇 ,  范娜

IPC: G06F19/00 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值分解非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法，主要解决现有极化SAR滤波技术不能很好的滤除同质区域的相干斑噪声和不能有效保持边缘细节信息的缺点。其实现过程为：(1)输入极化SAR数据的协方差矩阵C；(2)对协方差矩阵C进行亮目标保持；(3)由span矩阵获得对数化特征矩阵并进行奇异值分解；(4)对协方差矩阵C的逐个元素进行奇异值分解非局部均值滤波；(5)通过Sinclair向量方法将滤波后的协方差矩阵C生成伪彩图，以显示观察滤波的效果。本发明与现有技术相比显著提高了极化SAR数据的相干斑噪声抑制的能力，能够有效的平滑同质区域和保持边缘细节信息，可用于极化SAR数据的预处理过程。

公开(公告)号：CN103310441A

公开(公告)日：2013-09-18

申请号：CN201310182014.5

申请日：2013-05-16

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 尚荣华 ,  焦李成 ,  苏钰晨 ,  王爽 ,  李阳阳 ,  公茂果 ,  马文萍 ,  马晶晶 ,  吴建设

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明提出了一种免疫克隆多目标优化纹理图像分割方法，主要解决现有技术只优化空间分离度或只优化类别紧凑度所造成的分割效果差的问题。其实现步骤是：(1)读取纹理图像，并提取其特征矩阵G；(2)产生初始抗体群V(t)并进行初始设定；(3)根据特征矩阵G和抗体群V(t)，计算聚类目标函数f1和分类目标函数f2；(4)对抗体群V(t)进行免疫克隆操作，得到克隆后的抗体群Vc(t)；(5)对克隆后的抗体群Vc(t)进行非一致性变异操作，得到非一致变异后的抗体群Vm(t)；(6)对非一致变异后的抗体群Vm(t)进行种群更新操作，得到更新后的抗体群Vm(t+1)；(7)根据更新后的抗体群Vm(t+1)和特征矩阵G，计算出纹理图像中各个像素的类别。本发明具有分割效率高和图像分割效果好的优点，可用于提取和获得纹理图像的细节信息。

公开(公告)号：CN103218791A

公开(公告)日：2013-07-24

申请号：CN201310161279.7

申请日：2013-05-05

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 钟桦 ,  焦李成 ,  武忠 ,  潘秋沣 ,  王爽 ,  侯彪 ,  马晶晶 ,  马文萍

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏自适应字典的图像去噪方法，主要解决现有方法训练字典时存在过拟合和自适应性不足的缺点。其实现过程是：(1)从含噪图像中获取图像块并列化为向量组成训练数据集；(2)利用训练数据集迭代地训练字典，在迭代过程中，将上次迭代所得的字典作为本次迭代的基字典，迭代完成后得到最终的字典和训练数据集在该字典上的编码系数矩阵；(3)利用训练所得的字典和编码系数矩阵得到去噪后的数据集；（4）利用去噪后的数据集重构出去噪后的图像。本发明方法训练出来的字典具有稀疏性和较好的自适应性，提高了图像去噪的效果，可用于对自然图像和医学CT图像的去噪。

公开(公告)号：CN103198482A

公开(公告)日：2013-07-10

申请号：CN201310117627.0

申请日：2013-04-07

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王桂婷 ,  焦李成 ,  刘博伟 ,  公茂果 ,  钟桦 ,  王爽 ,  张小华

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开一种基于差异图模糊隶属度融合的遥感图像变化检测方法，主要解决现有变化检测方法不能既有效去除伪变化信息又保持边缘信息的问题。其实现过程是：输入两幅不同时相的遥感图像，计算其对应像素点的结构相似度系数，得到一幅相似度差异图；对两幅遥感图像做差得到一幅差值图像；对差值图的像素进行类别标记得到一幅类别标记图；根据类别标记图对差值图进行滤波处理得到一幅去噪差值图；对相似度差异图和去噪差异图进行模糊隶属度融合并分类得到变化检测结果。本发明具有较强的抗噪性，能有效去除伪变化信息，同时保留较好的边缘信息，检测结果准确率高，可用于城区扩展监测、森林和植被变化监测。

公开(公告)号：CN103186794A

公开(公告)日：2013-07-03

申请号：CN201310102660.6

申请日：2013-03-27

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王爽 ,  焦李成 ,  刘亚超 ,  侯小谨 ,  侯彪 ,  刘坤 ,  张涛

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的近邻传播聚类的极化SAR图像分类方法，主要解决现有无监督极化SAR分类方法分类精度不高的问题。其实现步骤为：对每个像素点进行四种分量分解，提取像素点的四种散射功率；根据获得的散射功率对图像进行划分，得到4种类别；对获得的每一类，将其均等的分成20个小类；对每一类中的20个小类别，用改进后的近邻传播聚类对其聚类，得到图像的预分类结果；最后，对预分类得到的图像用Wishart分类器进行迭代分类，得到最终分类结果。本发明与经典分类方法相比，对极化SAR图像的划分更加严谨，分类效果更佳，计算复杂度相对较小，可用于对极化SAR图像的进行地物分类和目标识别。

公开(公告)号：CN102402685B

公开(公告)日：2013-06-26

申请号：CN201110354635.8

申请日：2011-11-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 侯彪 ,  焦李成 ,  白雪 ,  王爽 ,  钟桦 ,  张小华 ,  公茂果 ,  缑水平

IPC: G06K9/46 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于Gabor特征的三马尔可夫场SAR图像分割方法，其实现步骤为：(1)输入SAR图像；(2)初始化标号场；(3)建立附加场；(4)获得联合先验概率；(5)构建后验边缘的分割模型；(6)最大化后验边缘概率分割；(7)更新标号场；(8)判断标号场变化率是否大于阈值；(9)输出最终分割结果。本发明相比多尺度马尔可夫模型的分割方法简化了分割过程，保证了分割结果的区域一致性，较好的保持了图像中不同区域的边缘，解决了图像分割问题中区域一致性差和边缘不清晰的问题。可应用于合成孔径雷达SAR图像分割和SAR图像目标识别。

公开(公告)号：CN102567734B

公开(公告)日：2013-06-12

申请号：CN201210000443.1

申请日：2012-01-02

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 钟桦 ,  焦李成 ,  任宗 ,  侯彪 ,  缑水平 ,  王爽 ,  张小华 ,  田小林

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/54

Abstract: 本发明公开了一种基于比值的视网膜细小血管分割方法，主要解决现有视网膜血管分割方法对于细小血管分割效果不理想的问题。其实现过程是：(1)选取视网膜图像的绿色分量图，对图中的所有像素点计算方向和比值；(2)对已经过一次分割后的结果进行细小血管检测，并计算检测出的细小血管像素点的比值特征的均值和方差，从而得到所有像素点的权值；(3)将一次分割结果作为样本点，搜索其邻域内权值小于特定阈值的像素点，并将其加入样本中；(4)重复步骤(3)直到样本邻域中找不到符合条件的像素点，得到二次分割结果。本发明分割的完整度上较处理前有较大提高，可用于恢复未分割出的细小血管。