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公开(公告)号：CN111652804A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010466399.8
申请日：2020-05-28
Applicant: 西安电子科技大学
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：CN111522025A
公开(公告)日：2020-08-11
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：CN111192197A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911362493.2
申请日：2019-12-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于涡旋光源波长转换的中波红外多光谱成像方法及装置，将原始中波红外光谱图像进行分光获得不同光谱通道的中波红外光谱图像；再将所述不同光谱通道的中波红外光谱图像转换成近红外光谱图像；通过基于随机高斯矩阵设计的编码模板对近红外光谱图像完成编码获得光谱图像；通过压缩感知原理从所述光谱图像 恢复出原始中波红外光谱图像；通过基于深度学习的FSRCNN网络对恢复出的原始中波红外光谱图像WP×Q×l进行超分重建，获得高质量的具有目标中波特性的近红外光谱图像WNP×NQ×l。本发明利用基于深度学习的算法对光谱进行重构和超分，减少了数据的传输和存储压力，能够得到更高分辨率和信噪比的光谱图像。
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公开(公告)号：CN110954885A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911170891.4
申请日：2019-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达信号处理领域，公开了一种基于SBL的捷变频雷达自适应目标重构方法，分析建立稀疏场景中运动点目标的捷变频雷达回波信号模型；根据其信号特点结合压缩感知理论，对一个粗分辨距离单元内信号进行分析，转化为压缩感知求解问题；针对捷变频雷达实际应用中无法提供先验信息的问题，引入假设先验分布信息，结合SBL理论建立分层先验模型，自适应地重构该稀疏信号。
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公开(公告)号：CN110780272A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911036303.8
申请日：2019-10-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种颠簸平台SAR的非参数化成对回波抑制方法，本发明首先对传统误差模型进行改进，构建一种基于多次谐波叠加的振动误差模型，使旋翼转动带来的振动误差得到精准表征；在此基础上研究一种非参数化振动误差相位估计方法，先筛选出强散射单元，再对各强散射单元进行方位加窗截取并计算权值，通过多个强散射单元加权联合估计得到振动误差相位，最后构建振动误差相位补偿函数来抑制回波数据中的成对回波。本发明在颠簸平台SAR成像中，引入新的振动误差模型，对实际中的振动误差进行精确表征；节省了成对回波抑制方法的运算量，且实现了成对回波的有效抑制，改善颠簸平台SAR成像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110471082A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910742959.5
申请日：2019-08-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种单像素激光计算成像装置，包括主动照明模块，用于对待成像的目标场景进行照明；第一成像镜组，对经过目标场景反射的照明信息汇聚成像；DMD调制模块，产生多次编码的高斯随机编码模板矩阵，并根据所述高斯随机编码模板矩阵对目标场景信息进行随机编码调制获得编码后的目标场景信号；第二成像镜组，对所述编码后的目标场景信号进行畸变校正和二次成像；数据采集模块，对编码后的目标场景信号进行采集和转换获得两个反射方向上的目标场景信息的总强度值；高分辨率计算成像模块：对目标场景信息的总强度值进行压缩感知重构运算获得高分辨率图像；还公开了一种单像素激光计算成像方法。
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公开(公告)号：CN106447640B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610738233.0
申请日：2016-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于字典学习、旋转引导滤波的多聚焦图像融合方法，首先通过对若干幅经典多聚焦图像进行旋转引导滤波处理获得每幅图像的滤波图像，对所述若干幅滤波图像进行字典学习获得图像的散焦字典，输入的多幅配准的多聚焦图像并将所述的散焦字典作用于输入图像并进行处理获得每幅输入多聚焦图像的聚焦特征图对所述获得的每幅输入图像对应的聚焦特征图进行处理获得融合权重图，最后，根据所述获得的融合权重图获得融合图像；还公开了一种基于字典学习、旋转引导滤波的多聚焦图像融合装置，通过本发明有效地提升了图像的清晰度、解决了因输入图像未完全配准引起的块效应和人工噪声问题，得到了融合效果更好的图像。
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公开(公告)号：CN109345465A
公开(公告)日：2019-02-15
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：CN109118428A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810581039.5
申请日：2018-06-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征增强的图像超分辨率重建方法，包括：构建特征标定子网络；根据所述特征标定子网络构建特征增强卷积模块；根据所述特征增强卷积模块构建图像超分辨率重建模型；对所述图像超分辨率重建模型进行训练；根据训练后的所述超分辨率重建模型和原始图像获取重建图像。本发明的方法在图像的超分辨率重建过程中网络架构采用残差学习的方法，尤其针对特征图提取的特征进行了有选择性的增强和抑制，使重建的图像具有更高的峰值信噪比和结构相似度，避免了重建图像中出现伪信息，以及获得更加锐利的视觉效果和逼真的细节还原能力。
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公开(公告)号：CN108665435A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810015843.7
申请日：2018-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑-图切融合优化的多谱段红外图像背景抑制方法，分别对多谱段的红外图像进行局部Patch预处理获得预处理后的图像，根据拓扑微分方法对所述预处理后的图像进行强起伏边缘的抑制获得最优扩散系数，根据获得的最优扩散系数与梯度均值滤波相结合分别对单波段图像进行背景抑制，获得若干个单波段杂波抑制后的目标图像；根据尺度区域能量理论模型对所述获得的若干个单波段杂波抑制后的目标图像进行融合，得到多谱段融合的背景抑制结果图像；对所述多谱段融合的背景抑制结果图像进行图切策略优化，消除融合后图像的局部轮廓效应，最终获得背景抑制后的图像。本发明能有效地抑制红外图像中所包含的高灰度级、起伏剧烈的红外背景，并能够突出目标信息。
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