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公开(公告)号：CN113034391A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110298574.1
申请日：2021-03-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于水下成像技术领域，公开了一种多模式融合水下图像增强方法、系统及应用，所述多模式融合水下图像增强方法输入图像并行进行白平衡，直方图均衡，边缘增强和去噪处理；与原图一起按颜色通道进行拆分并输入神经网络进行特征图和对应权重的推断；进行加权融合得到处理结果。针对神经网络部分运算复杂的问题，本发明采用分组卷积的思想来对网络运算结构做出简化，降低了时间复杂度，使运行时间缩短了2.7倍。针对于传统FPGA开发方法在算法硬化上的不便，本发明采用基于模型的设计思想来进行设计架构的硬件实现，使得软件设计与硬件设计相统一，大大简化了开发流程。
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公开(公告)号：CN111161141A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911177023.9
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，公开了一种基于频带间注意力机制对抗学习高光谱单图超分辨率方法，搭建三维生成对抗网络模型，设置其隐含层层数、激活函数、训练函数、损失函数、学习率；将频带注意力机制嵌入生成网络的残差块之间；使用训练数据集对三维生成对抗网络模型进行训练，调整其内部参数；使用测试数据集对三维生成对抗网络模型进行检核，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，评价三维生成对抗网络模型的超分辨率处理性能。本发明是端对端可训练的高光谱单图超分辨率模型，能够有效实现高光谱图像空间分辨率的增强和光谱保真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110033473A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910297980.9
申请日：2019-04-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于模板匹配和深度分类网络的运动目标跟踪方法，主要解决现有技术目标检测速度慢，及在目标发生外观形变、遮挡时时跟踪不准确的问题。其实现方案为：1)搭建双残差深度分类网络，并对其进行训练；2)在双残差深度分类网络中提取模板网络和检测网络；3)利用模板网络提取模板特征；4)利用检测网络提取检测特征；5)将模板特征在检测特征上进行模板匹配，得到模板匹配图；6)根据模板匹配图确定目标位置；7)根据目标位置更新模板特征；8)判断当前帧是否为最后一帧，若是，结束目标跟踪，否则，将更新后的模板特征作为下一帧的模板特征，返回4)。本发明跟踪速度快，准确率高，用于对剧烈形变、光照变化视频目标跟踪。
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公开(公告)号：CN103810715B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410089807.7
申请日：2014-03-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域光谱加权的高光谱图像稀疏解混方法，主要解决了现有技术在高信噪比的高光谱图像稀疏解混过程中，高光谱图像稀疏解混精度低、重构效果差、耗时长、效率低的问题。本发明的步骤为：输入解混参数、预处理、构造拟合稀疏矩阵、构造邻域光谱加权的稀疏解混模型、求解邻域光谱加权的稀疏解混模型、输出解混结果。本发明引入了加权空间相关性模型和拟合稀疏矩阵，具有稀疏解混精度高、重构效果好、耗时短、效率高的优点。
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公开(公告)号：CN102221987B
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201110120737.3
申请日：2011-05-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于嵌入式专用指令集处理器的指令集编码方法，包括定义机器代码位宽、定义指令类型、定义寻址方式、划分指令代码字段、编码五个步骤。此指令集根据现场可编程门阵列(FPGA)内部存储器与数据总线资源均以18位为基本位宽的特点进行优化。指令集包括算术逻辑运算类、数据交换类和程序定序类16条多功能指令，指令包含用于构建具有指令自主能力的单指令流-多数据流并行处理系统所需的保护性指令字段。本发明公开的指令集具有完整与精简两种应用模式，在两种应用模式下，指令机器代码长度可分别缩短至16-bit与14-bit，大幅提高了FPGA内部电路资源的利用效率和处理器的指令执行速度。
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公开(公告)号：CN103810715A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410089807.7
申请日：2014-03-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域光谱加权的高光谱图像稀疏解混方法，主要解决了现有技术在高信噪比的高光谱图像稀疏解混过程中，高光谱图像稀疏解混精度低、重构效果差、耗时长、效率低的问题。本发明的步骤为：输入解混参数、预处理、构造拟合稀疏矩阵、构造邻域光谱加权的稀疏解混模型、求解邻域光谱加权的稀疏解混模型、输出解混结果。本发明引入了加权空间相关性模型和拟合稀疏矩阵，具有稀疏解混精度高、重构效果好、耗时短、效率高的优点。
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公开(公告)号：CN102221987A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110120737.3
申请日：2011-05-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于嵌入式专用指令集处理器的指令集编码方法，包括定义机器代码位宽、定义指令类型、定义寻址方式、划分指令代码字段、编码五个步骤。此指令集根据现场可编程门阵列(FPGA)内部存储器与数据总线资源均以18位为基本位宽的特点进行优化。指令集包括算术逻辑运算类、数据交换类和程序定序类16条多功能指令，指令包含用于构建具有指令自主能力的单指令流-多数据流并行处理系统所需的保护性指令字段。本发明公开的指令集具有完整与精简两种应用模式，在两种应用模式下，指令机器代码长度可分别缩短至16-bit与14-bit，大幅提高了FPGA内部电路资源的利用效率和处理器的指令执行速度。
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