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公开(公告)号：CN102592270A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210009055.X
申请日：2012-01-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Surfacelet变换域混合高斯模型的视频去噪方法，主要改善视频去噪效果，同时有效的解决伪影、拖尾和伪吉布斯效应问题。其实现过程是：(1)输入含噪视频，进行Surfacelet变换；(2)估计各方向子带噪声标准差；(3)估计理想信号标准差；(4)计算Surfacelet变换域各个系数的自适应阈值；(5)根据阈值计算掩膜值；(6)对掩模为0的系数分布用指数分布拟合，对掩模为1的系数分布用混合高斯模型拟合；(7)计算自适应收缩因子；(8)根据自适应收缩因子，得到收缩后Surfacelet变换系数；(9)进行Surfacelet反变换得到去噪后视频。本发明与现有技术相比，能够更好的去除噪声，更好地保留图像的纹理和细节信息，可用于自然视频去噪和三维图像去噪。
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公开(公告)号：CN102547073A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210000125.5
申请日：2012-01-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表面波变换的自适应阈值视频去噪方法，主要解决现有技术的视频图像中边缘模糊和噪声去除不充分的问题。其实现过程是：(1)输入含噪视频图像，并对其进行Surfacelet变换；(2)计算Surfacelet变换后的各层各方向子带系数的初始阈值；(3)利用系数的空间邻域信息对初始阈值进行调整，得到自适应阈值；(4)利用自适应阈值对Surfacelet变换后的各层各方向子带系数进行软阈值处理；(5)对软阈值处理后的系数进行Surfacelet逆变换，得到去噪后的视频图像。本发明与现有的技术相比，显著提高了对视频图像中噪声的抑制能力，更好地保留视频图像中的细节信息和运动物体的平滑效果，可用于视频图像压缩、视频图像纹理检测、视频图像水印提取以及视频中目标识别和跟踪中。
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公开(公告)号：CN102298774A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110282126.9
申请日：2011-09-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于联合相似性的非局部均值去噪方法，它属于图像处理技术领域，主要克服现有自然图像非局部均值去噪中权值计算不准确的问题。其实现过程是：(1)对输入的含噪自然图像中所有像素点设定搜寻区域，对搜寻区域内点进行均值和方差预选取得到相似集合；(2)计算相似集合内所有点与当前点之间距离，并利用本发明设计的权值公式计算权值；(3)根据计算出的相似集合内所有像素点的权值，对相似集合内所有像素点及对应的像素块进行加权平均，得到像素点修正后图像像素点及像素块的灰度值。本发明在总体性能上优于其它的去噪方法，能够更好地平滑噪声的同时保持自然图像的边缘和纹理等细节，可用于对自然图像的去噪处理。
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公开(公告)号：CN102254162A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110199095.0
申请日：2011-07-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种SAR图像机场跑道检测方法，主要克服已有技术计算量大的问题。其实现步骤为：(1)对输入的待检测SAR机场图像进行小波软阈值滤波；(2)对滤波后的图像进行边缘检测，得到边缘图像E(x，y)；(3)搜索边缘图像中所有相互连接的边缘曲线，并记录每条曲线所包含像素点的坐标及每条曲线所包含的像素点数np；(4)设定最短直线长度lmin，当曲线所包含的像素点数小于最短直线长度时，则忽略此曲线，反之则进行多直线拟合，并记录拟合所需直线数nl；(5)求每条曲线的直线比率：γ＝np/nl；(6)设定最小直线比率γmin，将直线比率γ大于最小直线比率γmin的曲线所对应的位置视为飞机场跑道的边界。本发明具有检测准确、计算复杂度低、检测效率高的优点，可用于SAR机场图像机场跑道的检测。
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公开(公告)号：CN102222327A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110199552.6
申请日：2011-07-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了基于Treelet变换和最小均方误差估计的图像去噪方法，主要解决现有去噪方法对被高斯白噪声腐蚀的自然图像去噪效果不佳的问题。其实现步骤如下，(1)输入一幅待去噪图像；(2)搜索相似图像块；(3)Treelet变换获得基矩阵；(4)投影；(5)计算去噪后系数；(6)计算去噪后相似图像块矩阵；(7)计算相似度；(8)矩阵赋值；(9)判断是否处理完图像内所有图像块，若处理完，则进行步骤(10)，否则转入步骤(2)；(10)结果输出。本发明具有对含有高斯白噪声的自然图像去噪效果好的优点，能恢复出图像原有的特征，可用于图像分割、目标识别，变换检测等对图像的预处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102196155A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110081453.8
申请日：2011-04-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Surfacelet变换的系数自适应收缩视频去噪方法，以改善视频图像边缘模糊和噪声去除不充分等现象，提高视频去噪效果，主要用于视频图像的去噪和三维立体图像的去噪。其实现过程是：(1)输入含噪视频序列，并对其进行Surfacelet变换(ST)；(2)对Surfacelet变换域中每一层各个方向子带的ST系数计算阈值；(3)对各方向子带中ST系数进行分类得到相应的掩模；(4)计算各方向子带中ST系数的能量比和先验比，然后计算ST系数的收缩因子；(5)对ST系数进行收缩处理；(6)对收缩后的ST系数进行逆Surfacelet变换，得到去噪后的视频序列。本发明与现有的技术相比，明显地提高了对含噪视频中噪声的抑制能力，同时也能够很好地保留视频图像的纹理细节和边缘信息。
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公开(公告)号：CN101673398B
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN200910024374.6
申请日：2009-10-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于免疫稀疏谱聚类的图像分割方法，主要解决谱聚类方法稳定性差和复杂度高的问题。其实现过程是：(1)对待分割图像提取特征；(2)对特征数据进行归一化以去除数据间量级影响；(3)对归一化后的特征数据，进行实属编码；(4)对编码后的数据，随机生成初始种群并进行亲和度计算；(5)根据抗体的亲和度大小进行克隆；(6)对克隆后的抗体种群进行高斯变异并选出亲和度最高的抗体作为下一轮的输入；(7)迭代设定的最大迭代次数，得到最终选出的样本子集；(8)对选出的样本子集进行贪婪谱降维，并对降维后的数据聚类，输出最终的图象分割结果。本发明与现有的技术相比具有不需要先验知识，准确度高，计算复杂度低的优点，可用于目标检测和目标识别。
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公开(公告)号：CN102158637A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110081454.2
申请日：2011-04-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Surfacelet变换域的空间自适应阈值视频去噪方法，主要解决视频去噪效果不理想，去噪过程复杂度过大和解决结果中出现的伪影，伪吉布斯效应等现象。其实现过程是：输入待去噪视频，并做Surfacelet变换；分别对每一个Surfacelet分解的方向子带内的系数估计噪声；利用系数空间能量值计算自适应阈值；利用系数邻域信息调整上述阈值；利用阈值函数进行去噪处理；对去噪后的系数进行重构，得到去噪后视频。本发明与现有的技术相比显著减小了计算复杂度，提高了去噪视频的PSNR值，能够有效地保持视频的细节信息。可用于自然视频去噪和三维图像去噪。
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公开(公告)号：CN101582813B
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN200910023073.1
申请日：2009-06-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式迁移网络学习的入侵检测系统及其方法，主要解决现有方法对某些攻击类型的检测率较低，重新搜集数据困难的问题。整个系统包括：网络行为记录预处理模块、异常检测模块和异常行为分析模块。网络行为记录预处理模块，对网络行为记录完成量化和归一化处理；异常检测模块使用异常检测学习机，对输入的记录完成分类识别，确定该记录是否为正常行为，若正常，结束检测，否则，将该记录传至异常行为分析模块；异常行为分析模块使用异常行为分析学习机，对输入的异常记录进行分类识别，输出其攻击类型。本发明具有能够利用已有其他资源提高对原检测率较低的攻击类型的检测率，无需重新搜集数据的优点，可用于网络入侵检测。
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公开(公告)号：CN101980286A
公开(公告)日：2011-02-23
申请号：CN201010541989.9
申请日：2010-11-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种结合双树复小波与双变量模型的的SAR图像降斑方法，主要解决现有SAR图像降斑方法不能很好的抑制斑点噪声和丢失部分边缘和细节信息的问题。其实现过程为：对原始SAR图像进行双树复小波分解，得到在各个尺度上分解系数的实部和虚部；利用非对数加性噪声模型，求解得到噪声系数的方差；根据利用局部邻域窗口，求得复小波系数实部边缘方差和虚部边缘方差；利用最大后验估计求得阈值收缩函数，对双树复小波分解的系数进行阈值收缩；对缩减后的系数运行双树复小波重构，得到降斑后图像。本发明具有有效去除SAR图像斑点噪声和边缘保持性好的优点，可用于对边缘信息丰富、细节丰富的SAR图像，特别是含有机场、跑道、道路的SAR图像降斑。
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