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公开(公告)号：CN111623726A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010686022.3
申请日：2020-07-16
Applicant: 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供了干涉测量技术领域的一种基于空域填充的干涉条纹空间载频估计方法，包括如下步骤：步骤S1、输入二维空间干涉条纹图；步骤S2、随机提取二维空间干涉条纹图中x方向和y方向的一维干涉条纹信息；步骤S3、利用窗函数对一维干涉条纹信息作加权操作；步骤S4、对加权操作后的一维干涉条纹信息进行空域填充操作；步骤S5、对空域填充操作后的一维干涉条纹信息进行离散傅里叶变换，得到频域插值频谱；步骤S6、对频域插值频谱进行频谱滤波，得到一级频谱分量；步骤S7、搜寻一级频谱分量中强度峰值的坐标位置；步骤S8、基于坐标位置计算x方向和y方向的空间载频大小。本发明的优点在于：极大的提升了空间载频计算的精度以及速度。
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公开(公告)号：CN111428713A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010199592.X
申请日：2020-03-20
Applicant: 华侨大学 , 福建医科大学附属第二医院 , 泉州市华工智能技术有限公司
Abstract: 本发明提供了超声图像分类领域的一种基于特征融合的超声图像自动分类法，包括如下步骤：步骤S10、获取超声图像，对所述超声图像进行预处理并生成标准切面；步骤S20、提取所述标准切面中的图像特征；步骤S30、对所述图像特征进行归一化处理，得到特征向量；步骤S40、基于所述特征向量，利用SVM分类器对所述标准切面进行学习和分类。本发明的优点在于：极大的提升了超声图像标准切面分类的精度以及效率。
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公开(公告)号：CN110730039A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910885994.2
申请日：2019-09-19
Applicant: 华侨大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/079 , H04B10/556 , H04B10/64 , H04B13/02
Abstract: 本发明提供一种提升强流流水下无线光通信性能的方法，包括在强海洋湍流下，分别计算出平面波和球面波在孔径平均效应下的闪烁指数以及结构常数；采用DPSK调制技术对水下无线光通信系统的输入信号进行调制，并通过Gamma-Gamma分布的强海洋湍流信道来传输调制后的信号；利用孔径接收技术来接收信号，并通过Whittaker函数得到外差式差分相移键控调制下的水下无线光通信系统的平均误码率解析表达式；利用得到的平均误码率解析表达式，通过MATLAB软件比较分析不同影响因素下的平均误码率。本发明优点：很好的揭示了提高UWOC系统性能的规律，可用于设计性能更优良的UWOC系统，即提升UWOC系统的性能。
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公开(公告)号：CN108875906B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201810359791.5
申请日：2018-04-20
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种多尺度逐步累加的卷积神经网络学习方法，可广泛应用于机器视觉和人工智能领域，例如目标检测、目标分类、目标识别等。首先，本发明采用均值池化操作对输入图像构建多尺度图像金字塔；然后，将各个不同尺度的图像逐步送入卷积神经网络，让卷积神经网络随着网络深度的逐步深入，能够在多种不同尺度的图像上进行学习并进行特征逐步累加，从提高了而卷积神经网络的特征学习能力。
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公开(公告)号：CN108846475A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810542036.0
申请日：2018-05-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种分段密集连接型深度网络构建方法，首先把深度网络中各串连续连接的卷积层划分为多个小段；其次，对每个小段内的卷积层进行密集连接，即段内密集连接；然后，对每个小段进行密集连接，即段间密集连接，从而实现了对连续连接的卷积层的分段密集连接。最后，在各串连续连接的卷积层之间配合上最大池化层，并在最后的最大池化层之后配上全连接层，就完成了分段密集连接型深度网络的构建。借助分段密集连接的机制，一方面有利于训练更深的深度网络，进而有利提升深度网络的特征学习能力；另一方面，由于分段划分，各个小段内只包含少数卷积层，能够有效地避免因密集连接所带来的庞大计算量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118485592A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410899763.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T5/60 , G06T7/00 , G06V20/69 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于多尺度transformer的低照度相衬细胞显微图像增强方法，涉及图像处理技术领域，包括：获取相衬细胞显微图像作为数据集；构建低照度相衬细胞显微图像增强网络并使用数据集进行训练；利用训练好的低照度相衬细胞显微图像增强网络首先相衬细胞显微图像增强；所述低照度相衬细胞显微图像增强网络包括依次连接的特征预增强网络、生成器和判别器，特征预增强网络对输入的相衬细胞显微图像进行预增强，输出预增强图像到生成器；生成器通过若干交替连接的多尺度Transformer模块和卷积层提取多尺度特征，输出生成图像到判别器；判别器确保生成图像不失真，并将生成图像作为增强图像输出。本发明解决了相衬细胞显微图像存在的整体亮度较暗和低对比度问题。
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公开(公告)号：CN115581445B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211105024.4
申请日：2022-09-09
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明一种基于能量调制的激光散斑血流成像方法和装置，采集多帧连续的原始散斑图像；对预处理后的散斑图像进行二维快速傅里叶变换得到频谱图像，计算二维血流信号的频谱能量和二维背景信号的频谱能量，以及计算散斑图像瞬时能量调制参量，用该参量构建单张激光散斑血流的瞬时图像，使用时间窗口模板对连续序列的基于瞬时能量调制的散斑血流图像的两种能量模态进行求和平均，根据求和平均后的两种能量的比值来获得平均能量调制散斑图像。本发明将每张二维散斑图像作为一个处理单元，使用二维快速傅里叶变换进行信号的频域变换处理，由于每张图片只需进行一次变换，具有较高的计算效能，在处理大量级的数据时具有显著优势。
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公开(公告)号：CN116784817A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311041984.3
申请日：2023-08-18
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了基于散射偏差因子的激光散斑衬比血流成像方法及系统，涉及生物组织医学成像领域，方法包括以下步骤：S1，采集多帧散斑图像序列；S2，计算每个像素点在整个散斑图像序列中的光强值的均值，作为光强基准值；S3，根据每个像素点的光强值与光强基准值，构建偏差因子；S4，根据偏差因子，计算偏差因子差值；S5，根据偏差因子差值，重构二维血流图像。本发明通过构建光强偏差因子，增强血流信号和背景信号之间的对比度，达到提高成像对比度、成像动态范围的效果，同时还具有较低的噪声水平和较高的信噪比，且在识别微细血管中的血流信号上具有显著优势。
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