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公开(公告)号：CN108921279A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810252547.9
申请日：2018-03-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了水库日入水量预测方法，主要解决目前水库日入库量预测模型结构复杂，预测准确度不高的问题。本发明首先通过对数变换降低原始数据的波动性，然后经过LSTM神经网络学习处理后的水库入库量数据变化特征，最后实现水库日入库量的预测。采用LSTM神经网络的方法只需要历史数据的信息就可以充分模拟水文系统的输入输出关系，不需要深入了解系统的基本物理过程。该方法利用了LSTM时间序列分析的优势，LSTM中的输入门，输出门和忘记门使得它可以学习短期和长期时间跨度的时间序列，在水库日入库量序列预测中可以得到更准确的预测结果。
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公开(公告)号：CN103955912B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410051900.9
申请日：2014-02-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种自适应窗的胃部CT图像淋巴结跟踪检测系统及方法，该发明首先利用基于模糊C均值和边界先验的疑似淋巴结提取方法获取每个单幅胃部CT图像的疑似淋巴结。由于淋巴结的形状、灰度和空间位置与血管很相近，提取出每个单幅胃部CT图像中的疑似淋巴结存在淋巴结和血管难于区分的问题；针对该问题，本发明设计了自适应窗的淋巴结跟踪检测方法；该方法按每个疑似淋巴结最大切片面积自适应定义每个疑似淋巴结的窗口并把最大切片面积所在CT图像作为当前帧；从当前帧开始向前和向后进行跟踪操作。由于淋巴结和血管在跟踪过程中其面积变化和中心偏移是有区别的，从而检测出淋巴结。本发明通过预处理和跟踪操作能自动有效地检测出淋巴结。
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公开(公告)号：CN103049898B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201310030819.8
申请日：2013-01-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种带有薄云的多光谱和全色图像融合方法，主要解决带有薄云的多光谱和全色图像融合后云雾区域受到云层干扰的问题。其实现步骤是：对带有薄云的多光谱图像进行采样和滤波，得到多光谱和全色图像的背景图像；分别对带有薄云的多光谱和全色图像去除薄云；对去云的多光谱图像进行PCA变换，并对变换后的第一主分量图像和全色图像进行Shearlet分解；将第一主分量的低频系数作为融合分量的低频系数，将全色图像的高频系数加权作为融合分量的高频系数；对融合分量和PCA变换的其余分量进行逆PCA变换，得到融合图像。本发明具有融合图像薄云区域清晰度高，光谱保持性好的优点，可用于军事目标识别、气象及环境监测、土地利用、城市规划以及防灾减灾。
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公开(公告)号：CN103294792A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310192057.1
申请日：2013-05-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于语义信息和极化分解的极化SAR地物分类方法。其实现包括：对span图进行均值漂移，提取span图的边脊草图，并在边脊草图中用基于语义信息的区域提取技术提取线段聚集区域；基于线段聚集区域并采用临界区域众数投票合并策略和基于极化特征合并策略对span图均值漂移过分割区域进行合并，得到图像分割结果；融合基于语义信息的图像分割结果和基于MRF的H/α-Wishart分类结果，得到最终分类结果。本发明将语义信息、图像处理技术和极化散射特性相结合，主要解决了现有基于极化分解的分类技术对具有聚集特性地物(如森林、建筑群等)的分类结果区域一致性较差的问题，提高了具有聚集特性地物的分类结果的区域一致性和边界保持性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103208114A
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201310030121.6
申请日：2013-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种用于脂肪组织提取的交互式分割方法，主要解决现有胃部CT图像中背景信息复杂而造成的人为标记背景区域困难的问题。其实现步骤是对胃部CT图像进行初始分割，并在分割的小区域上标记出小部分脂肪组织信息；将预处理后的图像区域用灰度直方图描述算子描述其图像特征；用Bhattacharyya系数相似性度量算子度量图像区域之间的相似性；根据区域之间的相似性的大小合并区域，将合并后有标记信息的区域作为要提取的脂肪组织。实验表明，本发明能够有效地提取出胃部CT图像中的脂肪组织，可用于对医学图像的处理。
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公开(公告)号：CN103093431A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310030282.5
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PCA字典和结构先验信息的压缩感知重构方法，主要解决现有压缩感知重构方法纹理和边缘模糊的问题，其实现的步骤为：构造各方向黑白图像；将黑白图像分块得到训练样本；对训练样本PCA分解，获得PCA方向基；接收观测矩阵和测量向量；根据接收信息对稀疏表示模型求解，得到最优方向；通过最优方向得到最优稀疏表示图像，并对该稀疏表示图像进行优化；对优化后图像依次进行滤波和凸投影操作后输出。本发明能更加稀疏和自适应的表示任意方向的图像信号，提高了重构图像的纹理和边缘质量，可用于图像恢复时获得高质量的图像。
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公开(公告)号：CN102902570A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210334909.1
申请日：2012-09-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 本发明公开了一种基于振荡器相位同步的嵌入式系统寄存器分配方法，主要解决现有嵌入式系统寄存器分配时间较长的问题。其实现过程是：（1）绘制中间变量相互干扰图；（2）取中间变量干扰图的补图；（3）用振荡器对应补图中的节点，求解振荡器相位值；（4）根据t时刻振荡器相位值，得出振荡器相位同步情况；（5）将其对应节点存入临时寄存器中；（6）把临时寄存器中的中间变量转存到系统寄存器中，完成嵌入式系统寄存器分配。本发明能在较短的时间内得到一个较好的嵌入式系统寄存器分配结果，可用于嵌入式系统编译过程中对中间变量进行寄存器分配。
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公开(公告)号：CN102148987B
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201110088400.9
申请日：2011-04-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于先验模型和l0范数的压缩感知图像重构方法，主要解决现有技术在重构图像时的视觉效果差、运行时间长的缺点。其技术方案是利用先验模型优化l0范数的压缩感知图像重构框架，并通过两个有效的步骤实现稀疏系数的定位和对该稀疏系数值的求解，第一步，建立先验模型-低频系数小波逆变换得到边缘模糊的图像，用边缘检测确定边缘位置，再利用小波系数具有尺度内的聚集性这种先验模型，通过免疫遗传算法去搜索小波高频子带稀疏系数所在的位置；第二步，通过使用改进的克隆选择算法求解相应的高频子带，再做小波逆变换得到重构后的图像。本发明与现有技术相比，视觉效果好，计算复杂度低，可用于图像处理和计算机视觉领域。
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公开(公告)号：CN102663689A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210077052.X
申请日：2012-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于区域划分和非局部全变差的SAR图像相干斑抑制方法。主要解决现有技术在划分区域时出现均匀区域内含有非均匀区域的问题，并在SAR图像相干斑抑制方法中引入非局部全变差的思想。其实现步骤为：(1)在Primal Sketch稀疏表示模型的素描图中利用几何结构块得到区域标记，并依据该区域标记把SAR图像划分为均匀区域和非均匀区域；(2)对非均匀区域用结合奇异信息的非局部全变差相干斑抑制方法进行处理；(3)采用自适应窗口Lee滤波方法对均匀区域进行处理；(4)合并相干斑抑制后的非均匀区域和均匀区域得到SAR图像相干斑抑制结果。本发明实现了SAR图像斑点噪声抑制中奇异信息保持与相干斑抑制之间的平衡，提高了SAR图像的相干斑抑制效果。
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