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公开(公告)号：CN103297775A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310185304.5
申请日：2013-05-17
Applicant: 西安电子科技大学
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：CN102446086A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110274588.6
申请日：2011-09-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可参量化专用指令集处理器设计平台，包括通用寄存器个数选择模块、总线位宽选择模块、数据存储器类型选择模块、程序控制指令选择模块、算术逻辑运算指令选择模块、目标处理器生成模块、可重定向汇编器。本发明对于不同的应用领域，根据用户选择的相关参数，在专用指令集处理器核的结构框架内生成最优的、最节省资源的专用指令集处理器核，缩短了专用指令集处理器的设计周期。可重定向汇编器根据用户选择的参数即可将汇编器定位到目标处理器上，将汇编源程序翻译为目标处理器的机器代码，降低了编程人员的工作量，从而提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN118334448A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410570013.6
申请日：2024-05-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/58 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及了遥感图像处理技术领域，具体涉及了一种基于传导式学习的小样本高光谱图像分类方法及系统，构建高光谱图像分类模型，利用源域数据集和目标域数据集中的数据对该高光谱图像分类模型进行训练，将待分类的高光谱图像输入到训练好的高光谱图像分类模型中，通过迭代的方式不断优化特征间的关系并生成各类别特征的原型，根据各类别特征对应的原型和待分类高光谱图像数据的特征的距离度量进行分类，根据分类结果得到高光谱图像分类结果。本方法对于小样本的高光谱图像分类更加准确。
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公开(公告)号：CN113065566B
公开(公告)日：2024-01-09
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(56)对比文件王伊凡 等.基于自适应阈值滤波的三维ECT重建算法《.沈阳工业大学学报》.2020,第42卷(第3期),313-317.
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公开(公告)号：CN116563579A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310286882.1
申请日：2023-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及特征检测技术领域，公开了一种弱纹理特征匹配方法及系统，该方法，利用信息熵进行弱纹理区域的检测，并通过弱纹理区域的边缘直线提取来计算弱纹理区域的单应性矩阵，进而基于单应性矩阵来计算弱纹理区域内任意点的对应关系。本发明解决了现有技术存在的无法在无纹理或者弱纹理区域提取出有效的特征点、导致了重建的模型中弱纹理区域存在空洞的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116385855A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310284017.3
申请日：2023-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/94 , G06V10/764 , G06V10/50 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06T1/20 , G06T1/60 , G06F9/312 , G06F9/38
Abstract: 本发明公开了一种图像统计特征提取的FPGA处理架构、方法及装置，属于计算机视觉领域，包括预处理模块、级联FIFO模块、数据同步模块、梯度计算模块、仓位分配模块、SRAM模块、局部归一化模块、全局归一化模块和SVM分类器模块。本发明减少了运算量，降低了存储资源消耗，实现了硬件加速，且实时性好。
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公开(公告)号：CN115272207A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210847246.7
申请日：2022-07-19
Applicant: 西安电子科技大学芜湖研究院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种平坦度检测和量化参数调整的硬件优化方法及装置，方法包括以下步骤：步骤1：获取具有N个像素值的原始数据，并将其划分为M个原始数据组；步骤2：基于M个原始数据组，计算原始数据的平坦度类型，并缓存至预设组；步骤3：重复执行步骤1至步骤2，直至填充满预设组；步骤4：找出预设组中首次出现的平坦度组，并计算预设组的平坦度类型；步骤5：基于预设组中是否存在首次出现的平坦度组，调整原始数据的量化参数；步骤6：重复执行步骤1至步骤5，直至完成所需的原始数据的平坦度检测以及量化参数的调整。本发明提高了显示流压缩编解码的图像质量并在硬件实现中得到验证。
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公开(公告)号：CN115190294A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210846228.7
申请日：2022-07-19
Applicant: 西安电子科技大学芜湖研究院
IPC: H04N19/105 , H04N19/117 , H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/182
Abstract: 本发明公开了一种实现像素值预测的方法及硬件系统，所述包括以下步骤：确定待预测图像块为矩形块；分别获取所述待预测图像块的第一邻接图像块和第二邻接图像块；对所述第一邻接图像块中的部分像素值进行滤波处理，得到滤波像素值；利用获取的量化参数，对所述第一邻接图像块中的部分像素值以及所述滤波像素值进行量化参数自适应混合处理，得到像素混合值；仅利用所述像素混合值和所述第二邻接图像块中的像素的重建值，即可获得所述待预测图像块中的像素的预测值。本发明加快了中值自适应预测算法的计算速度，打破了计算像素预测值时中间数据的相关性，不依赖于前面像素的反量化残差值，仍能保持良好的压缩比和视觉无损的效果。
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公开(公告)号：CN114998090A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210614337.6
申请日：2022-06-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种光束法平差算法数字图像处理的加速方法及系统，属于数字图像处理领域，包括步骤：存储输入的观测数据和相机参数；利用数据中三维点所对应相机编号的观测信息，将需要计算的观测数据无差别的分配到每一条计算流水线中，实现基于时间平衡策略的多相机数据提前分类的并行化计算加速；雅可比矩阵的计算包括重投影计算模块单元和元素计算模块单元；按照雅可比矩阵中偏导元素位置，对计算完成的雅可比矩阵数据进行分布式存储；利用观测点的共视信息和观测序号，对海森矩阵的计算进行多并行分块计算加速；利用海森矩阵中矩阵块的稀疏分布性，将计算完成的海森矩阵数据进行分块存储。本发明优化了数字图像处理计算速度与数据读写速度。
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公开(公告)号：CN113052955A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110294698.2
申请日：2021-03-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种点云补全方法、系统及应用，所述点云补全方法包括：先构建输入点云先验信息提取单元；再构建中间点云先验信息提取单元；再构建点云精化单元；接着判断输出点云点数是否满足要求，不满足则再次构建点云精化单元直至满足要求；再生成训练集来训练点云补全模型；最后利用训练完成的模型对残缺点云进行补全。本发明提供的点云补全方法，通过充分利用残缺输入点云以及一般点云补全网络的输出点云提供的物体形状先验信息，通过级联的精化单元对先验信息进行整合处理，使网络可以更好地保留原始输入点云中的细节信息，从而更好地推断物体点云残缺的形状，进而达到更优的补全效果。
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