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公开(公告)号：CN112561796B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011392367.4
申请日：2020-12-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意生成对抗网络的激光点云超分辨率重建方法，通过生成器网络中对激光点云图像进行特征提取，获得激光点云特征；对所述激光点云特征进行特征扩展，再进行坐标重建，获得密集点云数据；对所述密集点云数据进行鉴别确定对应的置信度；根据所述密集点云数据的置信度预判对应的密集点云数据，如果该置信度值接近1，则鉴别器预测输入可能来自具有高置信度的目标分布，否则来自生成器，对所述密集点云数据进行特征集成，获得输出特征；通过输出特征对对抗网络进行训练得到最终的稠密点云数据。本发明能够实现不同特征提取单元之间的特征信息共享，在提高重建精度的同时减小模型的大小，利于网络模型的轻量化。
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公开(公告)号：CN117495809A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311465972.3
申请日：2023-11-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于背景纯化和光谱差异引导的高光谱异常检测方法，首先采用基于多重光谱统计特性的背景纯化方法对高光谱图像进行背景纯化得到近似纯净的样本；其次，将上一步得到的样本输入到深度自编码器网络中进行训练，训练完毕后再次输入高光谱图像，得到重构样本，并利用l2范数计算重构误差；但是上一步得到的特征分离基准图中，仍然会存在异常部位漏检的现象，这一点说明在原始的高光谱数据集中有一部分的异常目标和背景的光谱区别不大，对于这个问题，本发明引入光谱差异引导方法对上一步中提出的差异进行扩大；最后，利用马氏距离计算光谱差异引导结果的异常概率，得到异常检测结果。
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公开(公告)号：CN117437160A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311443314.4
申请日：2023-11-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间和频率域的微光图像增强方法及其装置，包括：通过预设的DEC网络将待处理的RGB三通道图像分解成包括纹理信息的三通道图层分量和包括亮度信息的一通道图层分量；通过预设的RES网络将退化的图层分量进行图像纹理信息的恢复和去噪，得到处理后的包括纹理信息的三通道图层分量；根据包括亮度信息的一通道图层分量强化处理后的包括纹理信息的三通道图层分量中的图像纹理信息，得到第一特征图；通过预设的ILL网络对包括亮度信息的一通道图层分量的图像亮度进行恢复，得到第二特征图；将第一特征图和第二特征图进行合并，得到图像纹理信息和亮度信息增强的RGB三通道图像。本发明能够增强图像的纹理细节。
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公开(公告)号：CN116736441A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310518298.4
申请日：2023-05-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高阶模式的反射式集成光谐振结构，包括：第一单模光波导、多模光波导、第一模式耦合器、至少一个光相移器和多模转换光反射模组；第一模式耦合器的两个单模端口分别与第一单模光波导连接；第一模式耦合器的多模端口通过多模光波导与光相移器连接；或第一模式耦合器的多模端口通过多模光波导与光相移器和多模转换光反射模组连接；多模转换光反射模组用于改变入射的多模光波导中的光的模式通道，使其通过另一个模式通道进行反向传播。本发明不需要弯曲波导来构成回路，因此其谐振长度的设计更加灵活，有利于实现更大的自由光谱区，同时提升了谐振器对于光场能量的利用率，实现光谐振结构的高效率光调制。
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公开(公告)号：CN112990230B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110270457.4
申请日：2021-03-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶段分组注意力残差机制的光谱图像压缩重建方法，利用第一阶段网络对观测到的图像与对应波段的图像联合生成初始估计结果，并对初始估计结果进行特征提取，对于提取到的特征使用分组注意力网络对特征数据进行分组计算，有效降低了模型的待学习参数量，在一定算力下有降低了数据重建时间；然后将优化的分组结果融合并使用第二阶段网络优化特征光谱分布结构，针对光谱一致性与上下文特征一致性设计了基于残差通道注意力机制的光谱优化网络，针对光谱维度的信息分布进行了全局优化，最终融合特征，获取高质量的重构光谱数据立方体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109583456B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201811386234.9
申请日：2018-11-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和稠密连接的红外面目标检测方法，构建包含所需识别目标的红外图像数据集，在所述红外图像数据集中标定所需识别目标的位置与种类，获得原有已知的标签图像；将所述红外图像数据集分为训练集和验证集两部分；对训练集中的图像进行图像增强的预处理并且进行特征提取和特征融合，通过回归网络获得分类结果和边界框；将所述分类结果和边界框与原有已知的标签图像进行损失函数计算，更新卷积神经网络的参数值；重复对卷积神经网络参数进行迭代更新，直至误差足够小或迭代次数达到设定的上限为止；通过训练完成的卷积神经网络参数对验证集中的图像进行处理，获取目标检测的准确度和所需时间，以及最终目标检测结果图。
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公开(公告)号：CN111652804B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010466399.8
申请日：2020-05-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于膨胀卷积金字塔与瓶颈网络的超分辨率重建方法，采集需要进行超分辨率重建的场景图像，并且对所述场景图像进行下采样获得低分辨率图像与高分辨率图像对；通过所述低分辨率图像与高分辨率图像对构建训练数据集，获得一组LR图像块和与之对应的HR图像块；根据插值方法对所述LR图像块进行上采样，获得与HR图像块的尺寸相同的上采样后的LR图像块；将所述上采样后的LR图像块与HR图像块输入膨胀卷积金字塔与瓶颈网络进行训练，获取待超分辨率图像场景对应的网络的参数，并将其适配膨胀卷积金字塔与瓶颈网络；将所述待超分辨率处理的图像输入所述适配训练好参数的膨胀卷积金字塔与瓶颈网络，获得超分辨后的结果图。
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公开(公告)号：CN109345465B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201810897336.0
申请日：2018-08-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU的高分辨率图像实时增强方法，对输入图像进行高斯曲率滤波，之后，根据滤波后的输入图像的梯度结合基于坐标分离的并行高斯曲率滤波重构输入图像，对所述重构后的输入图像进行噪声抑制获得增强图像。本发明的基于坐标分离的并行高斯曲率滤波并行实现方法，解决了相邻像素干扰问题，加快了滤波收敛速度，在同样迭代次数下，比所有像素同步更新的传统方法能够更快地去除噪声，改善图像质量。
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公开(公告)号：CN111522025B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010292894.1
申请日：2020-04-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S17/894 , G01S7/48 , G01S7/4861 , G01S7/487 , G01S17/10
Abstract: 本发明公开了一种雾天下基于双光谱消光的城市建筑物相对距离估计方法，采用同一近红外单色相机获取相同城市建筑物场景的905nm图像和980nm图像，分别确定905nm图像和980nm图像的全局大气光值、消光系数；根据所述905nm图像、980nm图像及对应的全局大气光值、消光系数确定原始距离图像；通过高斯滤波平滑原始距离图像获得滤波后的原始距离图像；通过掩模图像乘以滤波后的原始距离图像获得估计的城市建筑物相对距离。本发明仅需一台近红外单色相机，成像系统构造简单，且成本大幅度降低；在进行距离估计时，利用消光系数与波长的关系建立所述原始距离估计模型，直接代入905nm与980nm两个窄波段的成像数据即可得到原始的距离估计信息，降低了距离反演过程中的大量计算，具有很好的实时性。
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公开(公告)号：CN108665479B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201710428155.9
申请日：2017-06-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩域多尺度特征TLD的红外目标跟踪方法，获取视频图像的多尺度特征并且将每一个多尺度特征级联成列向量，构建高斯稀疏测量矩阵并利用其对多尺度特征列向量进行降维处理以减少数据量，根据贝叶斯分类器对所有已降维的多尺度特征进行分类，通过多尺度的最大后验概率获取目标位置，根据所述目标位置确定跟踪目标。本发明能够在目标旋转、快速移动及目标被遮挡等情况下对目标进行稳定跟踪，具有较好的鲁棒性能。
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