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公开(公告)号：CN104346476A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410668427.9
申请日：2014-11-20
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30867 , G06Q30/0277
Abstract: 本发明公开了一种基于物品相似度和网络结构的个性化物品推荐方法。其实现的步骤是：1.定义系统拥有n个项目，m个用户，根据用户对项目的购买或浏览史构建n×m的邻近矩阵；2.根据项目信息构建n×n的项目相似矩阵；3.由临近矩阵及项目间的资源分配过程，计算n×n的项目资源分配矩阵；4.由资源分配矩阵与项目相似矩阵，计算综合的n×n项目分配矩阵；5.根据第l个用户初始资源分配结果与综合项目分配矩阵，计算最终的项目资源分配，根据该最终的项目资源分配结果对项目排降序；6.将排列靠前的S个该用户未浏览/购买的项目，推荐给该用户。本发明提高了推荐结果的准确性，可用于书籍、电影、音乐等的推荐。
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公开(公告)号：CN104182767A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410453096.7
申请日：2014-09-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种主动学习和邻域信息相结合的高光谱图像分类方法。针对高光谱图像中标签样本的建立需要实地考察及传统方法只考虑单一的光谱信息问题。其实现步骤是：(1)用初始已标记样本集Xl训练SVM分类器；(2)用SVM分类器从未标注样本集Xu中挑选信息量最大的q个样本由专家标注；(3)将专家标注后的q个样本放入Xl中；(4)用更新后Xl重新训练SVM分类器；(5)根据停止准则判断是否退出循环；(6)迭代完成后用训练好的SVM分类器对测试样本集进行测试；(7)利用Xl中每个样本的邻域信息对测试结果进行修正，得到最终分类结果。本发明实现了高光谱图像的空谱结合，相比其他同类方法，可以得到更好的分类结果。
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公开(公告)号：CN102831598B
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201210244414.X
申请日：2012-07-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种多分辨率NMF和Treelet融合的遥感图像变化检测方法，针对从单一分辨率考虑图像细节和平滑区域时常无法较好权衡的问题，使得图像变化检测既保留图像的细节信息又保留平滑区域信息。实现过程是：输入两时相图像，直接差值法构造差异图像和进行中值滤波；之后运用NMF算法提取不同分辨率图像；对滤波后差异图像和不同分辨率图像分别取阈值；用Treelet算法融合上述阈值后图像；用区域生长法对融合后图像分割，得到最终变化检测结果。本发明解决了图像的邻域结构易受到孤立噪声点影响的问题，能够保持图像的细节信息与平滑区域信息，且能够去除孤立噪声，提高了变化检测精度，可用于灾情监测、土地利用、农业调查等领域。
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公开(公告)号：CN102509263B
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201110318457.3
申请日：2011-10-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR图像局部统计特性的K-SVD相干斑抑制方法，主要解决现有相干斑抑制方法中存在的边缘和纹理等细节信息被模糊的问题。其实现过程是：输入一幅SAR图像，对SAR图像进行重叠块提取操作，得到重叠块向量集合；然后对重叠块向量集合进行随机抽样，得到训练样本集合；对训练样本进行SAR_KSVD字典训练，得到最终的训练字典；在最终的训练字典下对重叠块向量集合进行SAR_OMP稀疏编码，得到稀疏编码系数；根据冗余稀疏表示图像噪声抑制理论，利用最终的训练字典和稀疏编码系数，得到相干斑抑制后图像。本发明能够有效地抑制同质区域的斑点噪声，能很好的保持强反射点目标的亮度和边缘纹理清晰，可用于土地资源监测、自然灾害分析等诸多领域的SAR图像。
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公开(公告)号：CN103971697A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410227922.6
申请日：2014-05-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G10L21/0232
Abstract: 本发明公开了一种基于非局部均值滤波的语音增强方法，主要解决现有技术在语音增强后易产生音乐噪声的问题。其实现步骤是：(1)输入带噪语音，计算带噪语音信号功率谱；(2)对带噪语音信号功率谱进行修改谱减法预处理，得到带噪语音估计功率谱；(3)由估计功率谱得到估计频谱，再对估计频谱进行短时傅立叶逆变换，得到预处理后语音；(4)对预处理后语音进行非局部均值滤波，计算语音修正值；(5)使用计算出来的修正值替代原始含噪语音信号。本发明为以非局部原理为基础，通过对待增强点邻域内的相似点进行加权平均，既能抑制背景噪声同时保持了语音清晰度，有效提高了语音质量，可用于移动通信。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102682434B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210148215.9
申请日：2012-05-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了基于边缘先验和NSCT域GSM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)用非下采样Contourlet域高斯尺度混合模型去噪方法对图像进行去噪；(3)将原始噪声图像与高斯核进行卷积；(4)估计无噪声图像的梯度；(5)用迭代方法去噪；(6)判断是否达到迭代次数，若未达到迭代次数，转到步骤(5)，若已达到迭代次数，则输出结果。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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公开(公告)号：CN102663719B
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201210073292.2
申请日：2012-03-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非局部均值的Bayer型CFA图像去马赛克方法，主要解决了现有技术对图像细小边缘部分插值效果不佳的问题。其实现步骤是：(1)输入一幅Bayer型CFA图像；(2)估计亮度；(3)逐像素取图像块作为当前待去马赛克的图像块；(4)提取三组图像块集合；(5)计算图像块的权重；(6)相似图像块加权平均；(7)对当前待去马赛克图像块插值；(8)判断是否完成所有像素的插值，若完成，则执行步骤(9)，否则转入步骤(3)；(9)边缘修正；(10)色度修正；(11)输出彩色图像。本发明能够很好地恢复图像的细小边缘区域的信息，有效抑制了虚假颜色效应，尤其适用于纹理较多的CFA图像。
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公开(公告)号：CN103595981A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310512909.0
申请日：2013-10-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N9/04
Abstract: 本发明公开了一种基于非局部低秩的色彩滤波阵列图像去马赛克方法，主要解决现有技术易出现边缘模糊、拉链效应和块效应的问题。其实现步骤为：1.输入一幅色彩滤波阵列图像；2.对绿色通道作方向插值；3.取绿色插值图的待修正块；4.取待修正块的图像块集合并从集合中找出相似块，组成相似块矩阵；5.定义相似块矩阵的拉格朗日优化函数并求解，得到修正的相似块矩阵；6.将修正的相似块矩阵的中间列向量重组，得到修正的块；7.对红色和蓝色通道作方向插值；8.取红色和蓝色插值图的待修正块，重复执行步骤4-6，修正红色和蓝色插值图的所有块；9.输出全彩色图像。本发明能避免边缘模糊，抑制拉链效应和块效应，用于对色彩滤波阵列图像的恢复。
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公开(公告)号：CN103595980A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310512349.9
申请日：2013-10-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N9/04
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓非局部均值的色彩滤波阵列图像去马赛克方法，主要解决现有技术易出现边缘模糊和拉链效应的问题。其实现步骤为：1.输入一幅色彩滤波阵列图像；2.对绿色通道作方向插值，并求绿色插值图的轮廓矩阵；3.取绿色插值图的待修正块；4.取待修正块的图像块集合及轮廓，并从集合中找出相似块，计算其权重；5.对所有相似块加权平均；6.由加权平均值修正绿色插值图的所有块；7.对红色和蓝色通道作方向插值，并求红色和蓝色插值图的轮廓矩阵；8.取红色和蓝色插值图的待修正块，重复执行步骤4-5，修正红色和蓝色插值图的所有块；9.输出全彩色图像。本发明能避免边缘模糊，抑制拉链效应和虚假颜色的产生，用于对色彩滤波阵列图像的恢复。
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