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公开(公告)号：CN116258646A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310175821.8
申请日：2023-02-28
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明公开了一种固体发动机X射线底片的自适应伪彩色显示增强方法，主要解决高灰阶低对比度固体发动机X射线底片在8位显示器自适应增强显示问题，目的是增强高灰阶图像在普通显示器上的细节观感。其实现步骤是：首先，输入16位无损高灰阶低对比度图像；其次，统计局部感兴趣区域灰度特征，将感兴趣区域灰阶分布在蓝色、红色通道区间范围内，以此确定灰度等级补偿值；然后，构造颜色动态量化系数，并与灰阶等级补偿值和迭代次数相结合，确定量化映射补偿处理后的灰阶等级。最后，构造适应于65536级高位灰度图像的伪彩色映射函数，实现高位灰度的伪彩色增强处理。
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公开(公告)号：CN115205137A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210632362.7
申请日：2022-06-07
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明公开了一种高灰阶焊缝底片图像增强显示方法，主要解决高位灰阶低对比度焊缝图像的自适应显示增强。其实现步骤是：首先，输入12位无损高灰阶低对比度图像数据；其次，构造基于对数映射的低对比度映射函数并生成曝光增强图像；然后，将基于对数映射的低对比度映射函数与高位直方图动态裁剪技术结合，构造新的映射函数并生成自适应动态裁剪曝光增强图像；最后，将曝光增强图像和动态裁剪曝光增强图像进行曝光融合处理，输出增强后的16位高灰阶图像。本发明能够有效地提高图像中有用信息视觉观感，识别度高，广泛应用于缺陷检测、图像特征提取等领域。
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公开(公告)号：CN110987733A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911190646.X
申请日：2019-11-28
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明涉及一种复杂环境下红外探测设备可用性的评判方法，以解决现有性能测试技术中存在的兼容性差、评判准确度低的问题。本发明采用的技术方案为：首先将气溶胶颗粒传感器采集到的复杂天气下各个颗粒数据送入数学模型作为数学模型的输入量，该数学模型会输出在该天气情况下大气能见度L，之后将大气能见度L和传感器数据同时输入到Lowtran7仿真软件，即可得到该大气环境下的红外透过率τ，将红外透过率τ和能见度L一起输入数学模型即可得到此时的红外探测设备的探测距离R，根据计算出的理论探测距离R与使用需求做对比，判断当前复杂环境下，红外探测设备是否可用。
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公开(公告)号：CN119012292B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202410595687.1
申请日：2024-05-14
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明属于异构网络切换技术领域，具体涉及一种异构车城网中基于速率和成本的高速目标车辆智能网络切换方法。实现步骤如下：首先，以异构网络单元为基础构建不同类型业务需求下的高速移动目标车辆场景并获取网络参数。其次，联合传输速率和切换成本确定优化目标。最后，设计了一种基于DQN的异构网络切换算法。仿真结果表明，该方法最终能够实现收敛，通过本发明设定的三种类型业务引发的网络切换次数不大于2次，相较于仅以速率要求为切换条件的切换算法，切换次数减少了1次。经实验验证，该方法可以在降低网络切换成本同时有效解决高速移动场景中由远近效应影响的网络切换问题。
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公开(公告)号：CN119205718A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411437745.4
申请日：2024-10-15
Applicant: 西安工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/10 , G06T5/60 , G06T7/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率焊接射线图像焊缝定位与缺陷检测方法，包括焊缝提取，焊缝重组、缺陷检测三个步骤。首先，设计一种游走高斯的焊缝提取方法。其次，提出一种高分辨率焊缝特征重组的小样本数据集构建方法。最后，设计了一种跨层特征融合的焊缝缺陷检测网络模型(RFMWD)，兼顾了效率和精度。实验表明，与其他先进缺陷检测方法相比，所提方法在公开GDXray和实际工业数据集上达到了最佳的检测性能，能够快速高精度的实现焊接缺陷自动化定位。为高分辨率焊接射线图像的焊缝定位与缺陷检测提供了一种有效的解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114119440B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202111360466.9
申请日：2021-11-17
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度结构特征增强的NSST域内多模图像融合方法，主要解决SAR图像与全色光学图像融合结果中几何结构信息丢失以及光谱信息失真的问题。其实现步骤是：1)输入SAR图像和全色光学图像；2)对两幅输入图像进行多尺度分解，分别得到高频分量和低频分量；3)采用一种改进拉普拉斯算子融合策略对两幅图像的低频分量进行融合；4)采用绝对值最大法融合策略对两幅图像的高频分量进行融合；5)采用指数加权均值比算子提取SAR图像中边缘结构信息并通过引导滤波注入SAR图像高频分解分量中；6)将融合后图像的低频分量和高频分量进行逆NSST变化得到最终融合图像。本发明融合后图像的结构特性提高2.4％，光谱信息提高4.3％，有效抑制了斑点噪声对融合结果的影响。
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公开(公告)号：CN118552925A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410785215.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 西安工业大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像的目标检测领域，具体涉及一种基于自动驾驶感知环境下的隐私小目标检测方法。其实现步骤是：首先，根据应用场景构建数据集，进行图像预处理；其次，构建高效跨空间注意力机制的多尺度特征提取网络和多尺度跳跃残差连接的特征融合网络，同时构建结合全局上下文的检测头部网络，并在神经网络训练采用交叉墒损失函数，得到检测模型。最后将待检测图像输入改进后的检测模型中进行检测推理，在得到不同尺度下的检测结果后，将其融合在一起，并进行非极大值抑制，得到最终的检测结果。本发明能够更有效率地提取隐私小目标特征信息，从而提高网络性能，有效提高检测的准确率，降低误检率；有效增强模型整体学习效率，提升模型整体性能；提高了检测框回归能力，进一步提高检测网络的效能。
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公开(公告)号：CN114619109B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202210442051.4
申请日：2022-04-25
Applicant: 西安工业大学
Abstract: 本发明公开了一种磁场辅助电化学增材制造微细零件装置与方法，包括机架、精密电控移动平台模块、增压模块、机械手模块、打印头模块、恒温模块、磁场生成模块、隔振模块、电解液循环模块、控制模块。利用电化学沉积与增材制造技术相结合，并在磁场耦合作用下成型三维微零件，打印头接受增材制造CAD模型处理的信息，通过CNC控制保持打印头的四维运动，使阳极与阴极极间距保持100微米以下，磁场生成模块产生的磁场作用于极间距，电解液循环模块保证成型材料的供给，从而形成磁场、电场、流场耦合作用下的电化学增材制造，实现微米级零件成型。通过调整脉冲频率、占空比、磁场强度、极间距、极间电压、制造出定域性强、成型组织均匀性较好的微型零件。
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公开(公告)号：CN112200053B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202011062634.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 西安工业大学
IPC: G06V30/412 , G06V30/148 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种融合局部特征的表格识别方法。首先进行区域分块提取及横向线段检测、聚类行距均值求解、基于行距阈值的分块区域纵向线段检测；其次，采用自适应阈值的图像腐蚀灰度二值化，使用自适应阈值的横向线段提取及基于行距阈值的纵向线段提取，同时采用基于纵向线段的分块区域融合掩膜处理；最后，对融合掩膜输出图进行基于轮廓提取得到预提取区域，并使用区域重检测算法进行预提取区域的精准检测。经试验验证，该方法可以有效的解决未矫正复杂表格的准确定位提取，在倾斜未矫正复杂测试集样本中，平均准确率可达98.25％以上，该方法简洁有效，具有一定的实际可行性。
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公开(公告)号：CN111626146B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010380849.1
申请日：2020-05-08
Applicant: 西安工业大学
IPC: G06V30/412 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/146 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于模板匹配的合并单元格表格分割识别方法，首先采用本方法提出的基于直线检测的表格矫正算法，矫正倾斜表格；然后，使用基于轮廓检测的表格区域检测算法，分割感兴趣表格区域；其次，对确定表格区域采用本发明提出的基于模板匹配的合并单元格表格分割算法进行模板匹配等操作，同时对感兴趣单元格区域进行分割处理，得到每一个cell单元格图像；最后，对每一个cell单元格图像进行BP神经网络识别，结合模板文件以及BP识别结果进行表格数字化复现等操作。经试验验证，该方法可以有效的解决具有多个单元格合并的倾斜表格图像的分割识别，该方法简洁有效，具有一定的实际可行性，该方法也适用于复杂表格的分割处理，具备一定的可拓展性。
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