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公开(公告)号：CN110475081B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201910574158.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及鬼成像（或关联成像）技术，具体为一种基于透射率变化的变尺度鬼成像方法。本发明为了解决现有赝热光鬼成像技术中因成像质量受散斑图案、物体透过率影响，因而成像效果不甚理想的问题，提供了一种基于透射率变化的变尺度鬼成像方法。该方法将散斑图作为噪声源，利用物体各点透射率的变化来调节尺度因子，有效提高了鬼图像信噪比。本发明所述的变尺度鬼成像方法创新性地将散斑图作为噪声源，解决了差分鬼成像中由于比例因子不变所造成的信噪比低的问题，提高了鬼图像信噪比和对比度。
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公开(公告)号：CN112116675A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010923096.4
申请日：2020-09-04
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及鬼成像的优化，具体为基于多散斑图组合‑调制的鬼成像优化方法，其利用桶探测器值的大小对照射到目标物体上的多个散斑图进行排序，使相邻散斑图间差异性减小；通过对相邻散斑图间的叠加以及对应桶探测器值的调制，有效降低待关联数据间冗余和数量，并利用不同的关联运算规则实现对目标物体的重构。数值仿真结果表明，对于目标图像“G”，在总采样次数4000次、4个相邻散斑图组合方式下，所提方法与未组合‑调制下传统鬼成像、差分鬼成像和正负调制鬼成像的峰值信噪比/对比度分别提升了21.7%/27.3%、8.3%/17.8%和14.7%/25.7%；通过对20幅目标图像的数值模拟与结果分析，发现峰值信噪比/对比度提升率分别在15%和30%以上的占比为90%/85%和50%/55%，说明该方法具有很好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN110475081A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910574158.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及鬼成像（或关联成像）技术，具体为一种基于透射率变化的变尺度鬼成像方法。本发明为了解决现有赝热光鬼成像技术中因成像质量受散斑图案、物体透过率影响，因而成像效果不甚理想的问题，提供了一种基于透射率变化的变尺度鬼成像方法。该方法将散斑图作为噪声源，利用物体各点透射率的变化来调节尺度因子，有效提高了鬼图像信噪比。本发明所述的变尺度鬼成像方法创新性地将散斑图作为噪声源，解决了差分鬼成像中由于比例因子不变所造成的信噪比低的问题，提高了鬼图像信噪比和对比度。
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公开(公告)号：CN110472296A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910662593.0
申请日：2019-07-22
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标准化全连接残差网络的空战目标威胁评估方法，属于战场态势评估领域。首先进行仿真实验标记数据，构建训练集与测试集存储于CSV文件中，其次在TensorFlow数据库下构建标准化全连接残差网络，包括构建读取CSV文件数据的图、残差网络层和标准化全连接残差网络图，最后创建TensorFlow会话，训练网络模型并测试，分析网络性能，对模型进行验证。本发明解决了其他空战目标威胁评估方法因缺乏对大样本数据的自学习推理能力而导致评估结果不准确的问题，可以自学习输入数据的分布，挖掘隐藏在数据中的规律，训练好的模型可以准确评估空战目标威胁。本发明主要用于（但不限于）战场态势评估。
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公开(公告)号：CN110223264A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910343217.5
申请日：2019-04-26
Applicant: 中北大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提出基于直觉可能性集的差异特征属性融合有效度分布构造及合成方法。首先，确定差异特征的类型，计算融合图像与源图像间差异特征幅值的距离，根据算法对各差异特征幅值的融合效果，将其距离分为好、坏、非好非坏3个区间并作为算法对各差异特征融合有效度的直觉可能性集，提出基于直觉可能性集的融合有效度分布构造方法；其次，对于每一差异特征的多个幅值区间，提出一种基于直觉可能性集排序的分布合成方法，计算各算法在差异特征不同幅值区间上的融合有效度得分情况以及算法对各差异特征幅值融合有效度的综合评价值，以此为据对于不同的差异特征，选取融合效果较好的融合算法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109615197A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811449189.7
申请日：2018-11-30
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于大型建筑、公共设施、精密设备等实际工程的评估领域，具体为提出了一种基于二维云模型的尾矿坝安全等级评估方法。本方法在异类数据联合评估中用二维云模型标尺和二维评估云模型投影评估数据安全等级标尺间关系，利用二维云模型间的相似性测度系数确定安全等级的评估结果。实验结果表明，本文提出的可以基于二维云模型的尾矿坝风险评估方法，对评估中获得的专家预测模块数据和传感器模块数据的随机性和模糊性同时进行处理，为数据的定性、定量精确度量提供了支持。
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公开(公告)号：CN105069788B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510475968.4
申请日：2015-08-05
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种古建墙壁题记受污毛笔文字图像聚类分割方法，属于古建数字化修复领域。该方法首先构建偏微分模型对采集图像进行去噪处理，并根据题记图像的光照特征，进行分块增强；其次，利用最大类间方差法分割增强后图像，并作形态学处理；然后对处理后图像进行区域定位，得到文字区域的最小外接矩形，并在增强后图像中标出对应的文字区域；最后，对文字区域进行首次FCM聚类确定聚类中心矩阵，并利用平均灰度相似度和距离惩罚函数约束隶属度，进行NKFCM聚类和去模糊处理后，得到最终聚类分割图像。该方法既能有效的排除噪声对聚类的影响，又能保持分割的完整性，提取出质量较高的题记文字。本发明主要用于古建墙壁题记受污毛笔文字的聚类分割。
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公开(公告)号：CN106204510A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610540101.7
申请日：2016-07-08
Applicant: 中北大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于结构相似度约束的红外偏振与光强图像融合方法。本发明公开了一种采用结构相似度的多尺度红外偏振与光强图像融合方法，属于红外图像融合领域，本方法利用多尺度高斯滤波器获得红外偏振低频图像，滤波前后的图像相减获得红外偏振图像高频特征，分解时加入结构相似度指标评判低频图像与原红外偏振图像相似度，当相似低于阈值时，完成红外偏振高频特征提取停止分解，保证了红外偏振图像的边缘和纹理等特征最大限度得以提取，最大程度减少高频信息损失；将分解的红外偏振图像的高频特征图像叠加至红外光强图像。该方法克服了现有方法在融合中容易造成亮度、轮廓、边缘和纹理等特征丢失过多问题，完整的保留红外光强图像特征和较完整地保留了红外偏振图像特征，方法简单且有效。
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公开(公告)号：CN103743822B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201410039232.8
申请日：2014-01-27
Applicant: 中北大学
IPC: G01N29/14
Abstract: 本发明涉及无损检测领域中的粘接质量检测方法，具体为一种提高金属与非金属粘接质量声激励检测精度的方法，本方法具体包括以下步骤：（1）选取检测粘接构件；（2）利用声激励检测技术，对声阵列信号进行采集；（3）对单传感器粘接特征进行提取；（4）确定单传感器粘接特征的权重；（5）对单传感器粘接特征进行BP人工神经网络处理；（6）基于方差的数据融合算法实现多传感器拉脱力的融合。本发明将不同粘接特征做不同处理，主要粘接特征赋予的权重较高，而次要粘接特征的权重较低，体现了主要粘接特征和次要粘接特征对粘接质量检测的不同作用，减少拉脱力的预报误差，同时大大提高了粘接质量检测的精度。
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公开(公告)号：CN104952070A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510307309.X
申请日：2015-06-05
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及农业遥感图像分割技术，具体为一种类矩形引导的玉米田遥感图像分割方法。该方法首先采用SUSAN算子对融合后的卫星遥感图像进行边缘提取，然后根据闭合区域与外接类矩形的关系构建类矩形引导的相关函数，最后将类矩形阈值函数引入基于图的分割算法中实现特定形状的地块分割。该方法能获得较为理想的分割结果，减少了同物异谱所造成边界区域过分割小块，更符合玉米田面积实际统计结果。本发明主要用于大面积玉米种植面积遥感测量中。
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