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公开(公告)号：CN113065566A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110294700.6
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京天巡遥感技术研究院有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于多视图三维重建技术领域，公开了一种误匹配去除方法、系统及应用，所述误匹配去除方法包括：对数据集进行特征点SIFT和SURF的提取与匹配，采用RANSAC得到内点；使用对极几何方式进行相对位姿估计；将特征点采用三角测量得到两个点云集合S1、S2，计算S1、S2中两两对应的点之间的距离dij；将点云S1根据其中三维点的位置进行区域划分；采用AC‑RANSAC自适应阈值算法，修改参数，针对Dk计算出相应的阈值tk；根据计算的阈值tk，对第k个区域的三维点进行滤除。本发明针对但不限于具有相似纹理的物体的特征点匹配问题，进行误匹配去除，并且对于不同数据集无需设置参数，可以在较短的时间内自适应出阈值。
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公开(公告)号：CN113034365A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110295215.0
申请日：2021-03-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种基于超像素的多图拼接方法及系统，所述基于超像素的多图拼接方法包括：对所有图像检测SIFT特征点，使用RANSAC算法筛除外点；对多张待拼接图像进行超像素划分，求得每个超像素点区域的四个边缘点，计算每张图像上匹配到的特征点对超像素块边缘点的影响矩阵，构造最小误差函数，求得每个超像素边缘的局部单应矩阵；自适应构造非线性函数，对参数μs非线性化；根据参数μs与μk计算每个图像的各自超像素单元的复合变换矩阵；选择基准图像，将待拼接的多张图像相对基准平面做运动变换；进行逆映射和二次线性插值，得到最终配准结果。本发明克服了传统算法的相机只能做固定运动的缺点，并且具有较好的拼接效果。
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公开(公告)号：CN111192193A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911176083.9
申请日：2019-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于高光谱图像超分辨率处理技术领域，公开了一种基于1维-2维卷积神经网络高光谱单图超分辨方法，搭建1维卷积神经网络模型获取光谱信息；搭建基于注意力机制的2维卷积神经网络模型获取空间信息；将空间和光谱信息以渐进的方式进行融合；使用训练数据集对并行结构的神经网络模型进行训练，调整其内部参数；使用测试数据集对神经网络模型进行检核，根据模型输出求平均峰值信噪比MPSNR、平均结构相似性指数MSSIM、平均均方根误差MRMSE和光谱角制图SAM，评价神经网络模型的超分辨率处理性能。本发明神经网络模型参数设置简单，易于实现，计算量小，能较快获得超分辨率处理结果；能够更有效地实现光谱保真。
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公开(公告)号：CN103297775B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310185304.5
申请日：2013-05-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N19/146 , H04N19/60 , H04N19/154
Abstract: 本发明公开了一种基于联合码率分配和控制的多光谱图像压缩系统与方法，主要解决现有技术对多光谱图像压缩时码率分配不均导致重构质量不稳定及JPEG-LS码率控制不准确的问题。其实现过程是：对多光谱图像进行KL变换，得到变换后分量；将变换后分量进行数据重组，得到重组后分量；先将重组后分量的所有行数据进行第一次量化步长调整和量化编码，再对最后若干行的量化步长进行二次迭代调整，并根据量化步长进行量化编码，得到码流。本发明通过分量数据重组和统一量化步长调整，将码率分配和码率控制结合，同时解决了码率分配和码率控制的问题，码率控制精确且小于目标码率，各谱段重构质量均匀稳定，整体性能最优，适用于各种星上多光谱图像处理及传输。
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公开(公告)号：CN102184092A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110114592.6
申请日：2011-05-04
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于流水线结构的专用指令集处理器，其流水线结构划分为取指、译码、执行、回写四个阶段。本发明的结构包括程序存储器、程序控制器、寄存器堆、数据冲突控制器、逻辑运算单元、移位运算单元、加法器、数据选择器、数据存储器、乘法器和直接内存访问控制器。本发明综合考虑了专用指令集处理器的指令结构和现场可编程门阵列(FPGA)的固有特性，针对主流FPGA内部组成结构及电路资源，结合处理器设计与应用特点，合理划分和设计了基于流水线结构的专用指令集处理器的硬件结构，提高了专用指令集处理器的运行速度与实现效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118115355A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410310787.5
申请日：2024-03-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T3/04 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于局部特征引导的图像协调方法，涉及计算机视觉处理领域，用以提升图像前景与背景协调度。本发明利用局部特征引导模块对合成图像所提取的特征，来对Transformer编码器模块对合成图像所提取的特征进行特征引导，利用解码器模块解码出协调图像后，采用对比学习策略从前景自我风格和前景‑背景风格一致性两方面对协调图像进行联合约束，得到风格对比损失，与重建损失、局部特征引导损失一起指导网络的训练。本发明在全局信息的基础上增加了对局部信息的关注度，有效改善了合成图像的协调效果；对比学习的两个任务不仅利用前景风格，还利用背景风格作为指导来提升前景‑背景风格一致性；由此，本发明提升了图像前景和背景间的和谐程度。
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公开(公告)号：CN113034556B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110295225.4
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京天巡遥感技术研究院有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种频域相关半稠密遥感影像匹配方法，目的是得到两图之间的匹配信息；根据初始匹配信息对两图中的一幅进行扭转，得到待匹配影像；将参考影像和待匹配影像划分成若干区域；以四个小区域为一组区域图块，将区域图块的中心设置为种子点，统计区域图块的梯度方向直方图，得到四个角度范围对应的梯度幅值和角度；设置四种不同级别的优先权值；得到结合种子点四邻域方向梯度信息的新匹配结果；将所有种子点的匹配结果加入稀疏匹配点集中，得到半稠密的遥感影像匹配点集；对稠密匹配点进行参考点误匹配校正，得到的匹配结果如图。本发明能够得到最佳的匹配结果，它们的误差能保证在亚像素级别。
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公开(公告)号：CN109767388B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201811625249.6
申请日：2018-12-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像拼接技术领域，公开了一种基于超像素提升图像拼接质量的方法、移动终端、相机；对图像进行SIFT特征提取，利用描述子进行特征匹配，得到匹配对集合；对匹配对集合进行内点的筛选，并根据直接线性算法DLT，利用筛选得到的内点集合构造系数矩阵A；对图像进行超像素划分，并计算超像素的中心坐标；利用超像素中心坐标和匹配对集合，计算得到超像素的权重矩阵W；利用超像素的权重矩阵W乘以系数矩阵A，并对该乘积进行奇异值分解，得到超像素的映射变换矩阵；利用映射变换矩阵对超像素进行映射变换，得到拼接图像。本发明可以高效的对齐需要拼接的图像，解决了图像拼接过程中的重影和错位问题。
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公开(公告)号：CN113301221B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110294691.0
申请日：2021-03-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N5/217 , H04N5/357 , H04N5/232 , H04N9/04 , H04N9/64 , H04N9/73 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F5/06
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种深度网络相机图像处理方法、系统及应用，所述深度网络相机图像处理方法包括：通过Sensor输出的Bayer格式RAW数据送入板卡，进行CNN部分运算；所述运算加速部分包括池化模块、乘加阵列、缓存累加模块和激活模块；运算部分由运算逻辑控制模块控制，片上缓存使用完毕后，由运算逻辑控制模块给访问逻辑控制模块反馈；片外访问逻辑控制模块通过AXI4总线与外部DDR进行通信；所述逻辑控制模块还包含存储各个网络层信息、地址信息的寄存器；CNN运算完成后，根据图像特点送入后处理模块进行流水处理加以完善，输出RGB图像。本发明具有很大的缓解计算负担的能力。
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公开(公告)号：CN115022647A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210829250.0
申请日：2022-07-15
Applicant: 西安电子科技大学芜湖研究院
IPC: H04N19/42 , H04N19/103 , H04N19/182
Abstract: 本发明公开了一种历史像素索引的硬件实现方法及系统，所述方法包括以下步骤：将原始数据和关键参数输入历史像素索引模块；根据历史编码预测模式，更新所述历史像素索引模块；基于所述原始数据和所述历史像素索引模块中存储的所有像素，计算权重值；基于所述权重值，输出历史像素索引结果。本发明可以在较短的周期内准确实现ICH模式的硬件逻辑，相比于软件模型的遍历思想，运算更加简单，速度更快。
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