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公开(公告)号：CN106849963B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201710194371.1
申请日：2017-03-28
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H04B1/00 , H04B10/516 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了三维相干光正交频分复用系统峰均功率比降低方法和装置，包括以下步骤：(1)将二进制序列转换得到子载波索引信号；(2)映射得到3N个实数形式子载波分量的频域正交频分复用信号；(3)重组后得到2N个复数形式子载波分量的频域正交频分复用信号；(4)将正交频分复用信号从频域调制到时域；(5)从频域引入K序列并做零填充，调制后与时域正交频分复用信号叠加；(6)寻找使信号峰均功率比最小的K序列组合；(7)将时域正交频分复用信号分成实数部分和与实数部分相对应的虚数部分，并转换为光信号；(8)将光信号进行传输。本发明有效的降低了峰均功率比，缓解了光纤信道的非线性作用对信号的影响，提高了总体性能。
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公开(公告)号：CN112396089A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011125890.0
申请日：2020-10-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于LFGC网络和压缩激励模块的图像匹配方法，获取图像，所述图像中，一部分作为训练集，一部分作为验证集，剩下的一部分作为测试集；将压缩激励模块融入LFGC网络中，构建用于图像匹配的网络模型；利用作为训练集的图像对所述用于图像匹配的网络模型进行训练，获得训练好的用于图像匹配的网络模型；利用所述训练好的用于图像匹配的网络模型对待匹配图像进行匹配，获得待匹配图像的匹配结果。本发明可以使用全局信息来有选择地强调信息丰富的特征，并抑制无用特征，并提高了网络的表征能力。
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公开(公告)号：CN112395958A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011183190.7
申请日：2020-10-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种基于四尺度深浅层特征融合的遥感图像小目标检测方法，包括：构建基于四尺度深浅层特征融合的遥感图像小目标检测网络结构；采用迁移学习对所述网络结构进行训练，得到训练完成的网络结构；将遥感数据集输入至所述训练完成的网络结构，得到遥感图像的目标检测结果：网络结构训练过程中，采用VGG16对输入图像进行各层特征提取，并利用特征融合模块对提取的各层特征进行融合，得到4个输出特征层；将所述输出特征层输入至检测层，利用改进损失函数训练所述网络结构，得到训练完成的网络。本发明提供的有益效果是：提高了高分辨率遥感图像小目标检测能力、速度、鲁棒性与精确度。
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公开(公告)号：CN111462027A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010172291.8
申请日：2020-03-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度梯度和抠图的多聚焦图像融合方法，包括：S1、构建源图像的多尺度结构元素，通过形态学滤波获取梯度信息，得到每一源图像的多尺度聚焦测量值；S2、根据聚焦测量值将源图像粗略地划分为确定的聚焦区域、确定的散焦区域、以及不确定区域，构建三分图；S3、采用图像抠图算法对三分图进行细化，得到准确的决策图，并将源图像和所述决策图结合，得到最终的融合结果图。本发明的有益效果：与单一尺度聚焦测量相比，更准确辨别聚焦区域，有效降低误匹配率及错误分割影响；充分利用图像的颜色相似性以及源图像之间的强相关性，精确获取聚焦区域并保证决策图边缘平滑，实现了良好的图像融合效果。
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公开(公告)号：CN110601700A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910734356.0
申请日：2019-08-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种适用于极化码串行抵消列表译码算法的硬件排序器，包括输入模块、桶排序模块、半清洁器模块和输出模块；输入模块，用于输入待排序的2L条译码路径；译码路径包括L条原始译码路径和L条分裂译码路径；其中，L取值为2n，n≧1且n为整数，分裂前的L条原始译码路径已经排好序；桶排序模块，用于对L条分裂译码路径进行优劣排序；半清洁器模块，根据选择策略，在原始路径与桶排序模块输出的译码路径集合中，选择最优的L条路径；输出模块，用于输出经半清洁器模块选择后的最优的L条路径。本发明中输入路径L的数量对排序器的延迟时间影响很小，当路径L较大时排序器具有较低的译码延迟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110599537A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910677541.0
申请日：2019-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了基于Mask R-CNN的无人机图像建筑物面积计算方法及系统，首先使用无人机采集预选定地区的多张图像，每张图像尺寸保持一致；进行删选，删除完全不包含建筑物的图像；对剩下的图像标注出图像中的建筑物，将标注好的图像作为训练图像集；准备一个完整的卫星图像数据集；采用Mask R-CNN算法，先使用卫星图像数据集进行预训练得到一个初始模型；使用训练图像集对初始模型进行训练，得到最终的分割模型；采用无人机对待测地区进行图像采集，拼接成一张全景图，进行降采样处理，然后裁剪成小型图像；使用分割模型对小型图像进行处理；统计每一个标注出建筑物所包含的像素点的个数；根据实际情况，计算得到图像中每个建筑物的面积。
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公开(公告)号：CN107896206B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201711106287.6
申请日：2017-11-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于四维信号插入降低OFDM系统峰均功率比的方法及系统。在传统DSI方法的基础上，提出了用四维信号代替传统未携带信息的虚拟序列插入到OFDM信号子载波，每个四维信号占用两个子载波，与传统DSI方法相比数据传输效率没有降低。由于四维信号星座图可以提供更大的搜索自由度，所以在同样的搜索复杂度和系统数据传输效率条件下能更有效地改善OFDM系统的峰均功率比，并且不需要发送边带信息。另外，与插入二维信号相比，在不改变发送的OFDM信号平均功率前提下，四维信号星座图具有更大的最小欧几里德距离，因此系统的差错性能也可以得到一定的提高。
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公开(公告)号：CN110223265A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910368349.3
申请日：2019-05-05
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度变换分解的目标显著的图像融合方法及系统，本发明的方法与传统的多尺度分解方法的不同之处主要在于低频信息的融合，首先采用具体的多尺度分解方法将红外图像和可见光图像分解为低频带和高频带，高频部分采用常见的“最大绝对值”的融合规则来进行融合；为了突出目标，利用红外图像分解的低频信息所表征的红外特征确定低频信息的融合权重，最终的融合图像既能突出显著的红外目标特征，又能保持可见光图像清晰的背景、纹理细节和对比度信息。
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公开(公告)号：CN110148161A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910295235.0
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供了一种遥感图像误匹配剔除方法及系统，包括：首先采用SIFT算法在待处理的两幅图像上各提取一组特征点，并对两组特征点建立粗略的一一对应的关系，以对两幅待处理的图像的特征点进行粗匹配；然后建立误匹配剔除模型P；进而采用最大似然估计求解P中的参数集，得到误匹配剔除模型P的具体值；最后利用P的具体值对N对特征点中的误匹配特征点进行剔除。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案将特征匹配问题作为概率模型，并采用EM迭代法求解，为了充分利用遥感图像的局部结构稳定性，引入了局部几何约束，可使算法效率更高，剔除精确度更高，且该方法对于遥感图像的非刚性变形是非常有效的，并且对于大量异常值是鲁棒的。
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公开(公告)号：CN110136090A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910289414.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种以局部保持配准的鲁棒弹性模型无人机图像拼接方法，本发明使用引导局部保持匹配(GLPM)来有效地去除异常值并保留局部特征，然后应用具有简单径向失真函数(RBF)的薄板样条(TPS)模型，接下来，通过全局单应性作为全局相似变换的源图像被投影到变形图像上。实验结果表明，本发明的方法是稳健的并且通用的，可以有效消除视差，并且可以处理复杂的局部失真。
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