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公开(公告)号：CN104463203A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410728151.9
申请日：2014-12-03
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6271
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体为基于地物类别隶属度评分的高光谱遥感图像半监督分类方法。本发明在过分割的前提下，以隶属度评分为核心，引入区域生长的流程，有效地结合光谱信息和空间信息，为半监督分类提供一种新策略。其中，隶属度评分以模糊理论为基础，同步权衡三大因素：高光谱图像的空间一致性、光谱多变性以及先验知识，能够得到高精度的分类结果以及平滑的分类标识图。本发明对参数以及训练样本在总体样本中的占比都具有良好的鲁棒性；地物类别隶属度的模糊评分高效地利用了先验知识，只需极少量的训练样本就能输出高质量的分类结果，而且分类精度对参数的变化不敏感；本发明在高光谱图像的分类方面具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN102096824B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110040019.5
申请日：2011-02-18
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于遥感图像目标检测技术领域，具体为一种基于选择性视觉注意机制的多光谱遥感图像舰船目标快速检测的方法。本发明将多维数据构建成双四元数的形式，利用其傅里叶变换的相位谱来提取显著性区域，用于显著目标检测，实现了多维数据的整体处理，并充分利用了光谱域和空间域的信息。本发明能有效克服传统多光谱图像舰船检测方法计算复杂度高，参数设置复杂的缺点。模拟数据与真实多光谱遥感数据的实验结果表明，本发明具有良好的检测效果，同时对噪声具有较强的鲁棒性。在海洋渔业，海洋运输管制，海上军事监测等方面有着巨大的应用价值。
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公开(公告)号：CN103413292A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310284833.0
申请日：2013-07-08
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体为一种基于约束最小二乘的高光谱图像非线性丰度估计方法。该发明通过在目标函数中引入丰度的非负及和为一约束以及非线性参数的有界约束，将高光谱图像非线性解混问题转化为求解丰度矢量和非线性参数的约束非线性最小二乘问题。进而，该发明采用一种交替迭代优化算法求解该问题。该发明从高光谱观测像素的混合模型出发，结合模型中丰度和非线性物理意义，有效地克服了线性解混的不足，同时具有良好的抗噪声性能，可以作为一种解决高光谱遥感图像非线性解混的有效手段。在基于高光谱遥感图像的高精度的解混以及地面目标的检测和识别方面具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN102193090B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201010128981.X
申请日：2010-03-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种新的基于非负矩阵分解算法的混合像元分解方法。本发明方法根据高光谱图像光谱和丰度的特点，在非负矩阵分解算法的目标函数中引入丰度分离性和平滑性的约束条件，并且在适当的时机移除这些约束条件并继续迭代，从而克服了NMF算法容易陷入局部极小的缺点，可以有效的解决高混合遥感数据的混合像元分解方法。本方法在基于多光谱和高光谱遥感图像的高精度的地物分类以及地面目标的检测和识别方面具有特别重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN102938072A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210403361.1
申请日：2012-10-20
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体为一种基于分块的低秩张量分析的高光谱图像降维和分类方法。本发明根据高光谱图像的三维数据结构及其强烈的光谱特性和局部空间相关特性，将分块思想引入基于低秩张量分析的高光谱图像降维方法中，克服了图像的整体空间相关性较弱以及降维子空间维度的设定对降维效果的负面影响，最终得到一种能够大幅提高图像总体分类精度的新型降维方法——分块低秩张量分析法。该算法对各种不同的高光谱数据（包括仿真数据和实际数据集）都表现出良好的适用性。在基于高光谱遥感图像的高精度的地物分类方面具有重要的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102609944A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210027158.9
申请日：2012-02-08
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体为一种基于距离几何理论的高光谱遥感图像混合像元分解方法。本发明根据高光谱图像的物理特性和数据集几何特性，将距离几何理论引入高光谱图像解混中，提出了一个计算高维数据空间中重心坐标的运算公式，并且根据距离几何约束得到一种很好地保持数据集几何结构的位置估计算法，最终得到一种新的高精度、低复杂度的丰度估计算法——基于距离几何的丰度估计算法。该算法对各种不同的高光谱数据（包括仿真数据和实际数据集）都表现出良好的适用性。在基于多光谱和高光谱遥感图像的高精度的地物分类以及地面目标的检测和识别方面具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN101221243B
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN200710047702.5
申请日：2007-11-01
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G06K9/0063
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体为一种基于非负矩阵因式分解的遥感图像混合像元分解方法。本发明将单形体方法作为非负矩阵分解算法的前端算法，即由单形体方法获得初步端元信号估计结果，然后由其组合成的矩阵作为端元信号矩阵的初始值，代入经修改后的非负矩阵因式分解迭代式进行更新运算，获得最终的分解结果。本发明克服了两种算法各自的缺点，有效的解决了高混合遥感数据的混合像元分解问题。本方法在基于多光谱和高光谱遥感图像的高精度地物分类以及地面目标的检测和识别方面具有重要应用价值。
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公开(公告)号：CN101419669B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN200810201170.0
申请日：2008-10-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体为一种可以自动地从三维深度数据中提取出人耳的算法。该算法可以应用于计算机自动人耳识别系统的前端处理方面。本算法通过统计耳朵轮廓在Contourlet变换域不同子带不同位置上系数的分布概率，构建耳朵概率模型，利用这个模型，把非人耳轮廓边缘过滤掉，只留下耳朵边缘，再计算这些边缘的凸壳，从而实现了三维人耳的精确提取。本发明具有较低的计算复杂度，同时提取的三维人耳具有较高的精确度，对于进一步提高计算机自动人耳识别系统性能具有重要的实际应用价值，在身份认证和识别领域具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN1883384A
公开(公告)日：2006-12-27
申请号：CN200610028023.9
申请日：2006-06-22
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 本发明属于脑电信号处理技术领域，具体是一种可以自动识别并去除脑电信号中伪迹成分以及自动提取脑电信号中基本节律的方法。该方法采用独立元分析算法，分离出脑电信号中的伪迹成分以及如alpha波等脑电基本节律；然后对各独立成分进行非线性指数分析，通过设定的阈值，自动识别出其中的伪迹成分以及有待提取的脑电基本节律；最后令识别出的独立成分为零，将其余成分投影返回到原信号各个电极，即可得到去除伪迹后的脑电信号。本发明结合三种非线性指数，从多种角度自动识别伪迹成分和脑电基本节律，无需人工干预。本发明可以有效去除脑电信号伪迹成分，得到较为纯净的脑电信号。本发明可作为脑电信号预处理，对进一步研究脑电信号的真实活动具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN116211985B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202310272418.7
申请日：2023-03-17
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61K36/9066 , A61P17/12 , A61P31/20
Abstract: 本发明提供了一种治疗扁平疣的中药组合物、中药制剂及其应用。该中药组合物，包括虎杖、白花蛇舌草、牡蛎、板蓝根、紫草、红花、莪术、郁金和甘草。本发明的中药组方中不仅药味少，而且全为常见中药，取料容易，价格低廉，可有效降低患者的治疗费用，同时，该中药组方诸药排列有致，相辅相成，具有治疗扁平疣彻底、不复发、治疗效果显著、无明显不良反应等优点，对于病程长、经久难愈、皮损较多、外用药物治疗效果不佳、气滞血瘀型患者尤为适用，可被大规模推广和使用。
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