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公开(公告)号：CN105574534B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201510951934.8
申请日：2015-12-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏子空间聚类和低秩表示的显著性目标检测方法。其步骤为：1、对输入图像进行超像素分割和聚类；2、提取聚类中每一个超像素的颜色、纹理和边缘特征，构建聚类特征矩阵；3、根据颜色对比度的大小对所有超像素特征进行排序，构建字典；4、根据字典构建联合低秩表示模型，求解该模型对聚类的特征矩阵进行分解得到低秩表示系数，并计算聚类的显著性因子；5、将每一个聚类的显著值按照其空间位置映射到输入图像中，获得输入图像的显著图。本发明能完整一致地检测出图像中尺寸较大的显著性目标，且能抑制背景中的噪声，提升复杂背景图像中显著性目标检测的鲁棒性。可用于图像分割、目标识别、图像恢复和自适应图像压缩。
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公开(公告)号：CN104484337B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201410663532.3
申请日：2014-11-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种XML文档的存储方法。该方法有效利用云计算平台上分布式存储系统HBase，对于具备小型、格式相似特征的海量XML文档的存储问题提出一种新的存储方法。在新的存储方法中，本发明提出一种海量XML到HBase的双向数据映射模型，在构造该模型过程中，提出一种集路径信息和节点位置信息为一体的新的XML文档节点编码方式，该编码方式既拥有优异的节点关系判断能力，又在一定程度上解决了传统XML编码方式在编码更新方面存在的不足，同时为相似结构的海量XML的压缩存储提供良好的支持。
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公开(公告)号：CN108510465A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810086733.X
申请日：2018-01-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于一致性约束非负稀疏表示的多聚焦图像融合方法，用于解决现有技术中存在的融合图像清晰度低和融合复杂度较高的技术问题。其实现步骤是：输入经过配准的源图像；构建源图像的向量化矩阵；构建基于一致性约束的非负稀疏表示的稀疏编码模型；利用具有自适应惩罚因子的线性迭代方向算法对一致性约束的非负稀疏表示的稀疏编码模型进行求解，得到源图像的非负稀疏表示系数；利用源图像的非负稀疏表示系数构建图像块级标记矩阵；利用图像块级标记矩阵构建融合图像。本发明能够提高融合图像的清晰度的同时降低融合复杂度，可用于环境监测，清晰图像重建等领域。
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公开(公告)号：CN108460379A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810116888.3
申请日：2018-02-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于细化空间一致性二阶段图的显著目标检测方法，主要解决现有技术在复杂场景中不能完整一致地检测出显著目标的问题。其实现方案为：1.对输入图像进行过分割，得到若干超像素；2.构建第一阶段图；3.构建加权联合鲁棒稀疏表示模型；4.求取加权鲁棒稀疏表示模型的最优解；5.计算第一阶段图中各个节点的显著值；6.对空间一致性进行细化，构建第二阶段图；7.采用流行排序模型计算第二阶段图中各个节点的显著值；8.计算输入图像各个超像素的显著值；9.输出输入图像的像素级显著图。本发明具有较好的前景分割和背景抑制效果，能够在复杂场景下完整一致地检测图像显著目标，可用于计算机视觉中图像的预处理进程。
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公开(公告)号：CN105574534A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510951934.8
申请日：2015-12-17
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/4671 , G06T2207/10004 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏子空间聚类和低秩表示的显著性目标检测方法。其步骤为：1、对输入图像进行超像素分割和聚类；2、提取聚类中每一个超像素的颜色、纹理和边缘特征，构建聚类特征矩阵；3、根据颜色对比度的大小对所有超像素特征进行排序，构建字典；4、根据字典构建联合低秩表示模型，求解该模型对聚类的特征矩阵进行分解得到低秩表示系数，并计算聚类的显著性因子；5、将每一个聚类的显著值按照其空间位置映射到输入图像中，获得输入图像的显著图。本发明能完整一致地检测出图像中尺寸较大的显著性目标，且能抑制背景中的噪声，提升复杂背景图像中显著性目标检测的鲁棒性。可用于图像分割、目标识别、图像恢复和自适应图像压缩。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103500453B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310478762.8
申请日：2013-10-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于伽玛分布和邻域信息的SAR图像显著性区域检测方法，主要解决斑点噪声下现有算法不能稳定有效检测SAR图像显著性区域的问题。其实现步骤是：(1)利用8个灰度变化值检测窗口得到像素点的变化值和变化方向；(2)在不同尺度下构建像素点的变化值和变化方向的二维直方图对，计算邻域变化不一致性度量，并确定像素点邻域的显著性和显著性尺度；(3)通过斑点噪声的伽玛分布模型估计像素点在显著性尺度邻域的灰度直方图，计算显著性尺度的局部显著性度量以及像素点的显著性度量；(4)通过迭代方法得到稳定的显著性区域坐标及其区域半径。本发明减少了斑点噪声的影响，检测的稳定性以及有效性均得到提高，可用于SAR图像配准、变化检测和目标识别。
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公开(公告)号：CN104931818A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510291977.8
申请日：2015-06-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种非对称人工电磁材料电磁参数的提取方法，用以解决由于结构的不对称性导致无法提取材料电磁参数的问题，提取方法实施步骤是：单独仿真第一层材料的散射参数S′；利用S′与对称结构算法计算第一层材料的电磁参数；仿真非对称人工电磁材料的外部散射参数S；基于S与第一层的电磁参数获得第二层的电磁参数；利用S与第二层电磁参数重新修正第一层的电磁参数；循环上述步骤，直至修正后的两层中的电磁参数在整个频段内不再明显变化，将此作为最终电磁参数；将最终参数进行仿真得到散射参数S"，与实际结构的S参数完全吻合，证实了本发明的准确性，可行性和实用性，实现了用对称的方法提取非对称人工电磁材料等效电磁参数的过程。
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公开(公告)号：CN104616280A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410696329.6
申请日：2014-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T3/0075
Abstract: 本发明公开了一种基于最大稳定极值区域和相位一致性的图像配准方法，主要解决现有技术提取的特征点重复率低和运算复杂度高的缺陷。其实现步骤为：1、输入存在仿射变换的两幅图像并分别进行最大稳定极值区域检测和匹配；2、拟合两幅图像的匹配区域，并扩大和归一化处理；3、对归一化后的两个区域作带通分解；4、检测基于相位一致性最大矩的特征点，建立检测到的特征点概率分布；5.估计两个点集间的精确仿射变换矩阵；6、根据归一化后的两个区域估计两幅图像间的变换矩阵；7、计算两幅图像间的精确仿射变换矩阵并完成图像配准。本发明能提取出具有较高重复率和正确匹配率的特征点，提高了计算效率，可用于图像融合，图像拼接与三维重建。
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公开(公告)号：CN104484337A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410663532.3
申请日：2014-11-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30091 , G06F17/30194
Abstract: 本发明提供一种XML文档的存储方法。该方法有效利用云计算平台上分布式存储系统HBase，对于具备小型、格式相似特征的海量XML文档的存储问题提出一种新的存储方法。在新的存储方法中，本发明提出一种海量XML到HBase的双向数据映射模型，在构造该模型过程中，提出一种集路径信息和节点位置信息为一体的新的XML文档节点编码方式，该编码方式既拥有优异的节点关系判断能力，又在一定程度上解决了传统XML编码方式在编码更新方面存在的不足，同时为相似结构的海量XML的压缩存储提供良好的支持。
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公开(公告)号：CN102800079B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210275279.5
申请日：2012-08-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于幅度和相位联合的多模态图像融合方法，主要解决现有融合技术不能充分利用源图像相位信息的问题。其实现过程为：采用SCDPT变换对源图像进行多尺度多方向分解，得到不同子带系数；针对复带通方向子带系数，构建能量匹配和周期相关系数相结合的相似度因子进行相似测量，并用基于局部区域能量和相对相位周期方差的融合规则进行组合，得到融合图像带通方向子带系数；针对低通子带系数，利用结构相似度因子进行相似测量，并采用基于尺度间子带系数联合统计的融合规则进行组合，得到融合图像低通子带系数；对融合图像子带系数进作SCDPT逆变换，得到融合图像。本发明能够很好地保留源图像中的相位信息，具有很高的空间一致性。
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