公开(公告)号：CN115170956A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210751710.2

申请日：2022-06-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 孙希延 ,  李雷 ,  纪元法 ,  付文涛 ,  白杨 ,  严素清 ,  梁维彬 ,  贾茜子

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06T5/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及高光谱遥感图像处理技术领域，具体涉及基于多尺度熵率超像素的后验概率高光谱图像分类方法，包括对高光谱图像数据进行预处理，得到处理图像，对高光谱图像进行初始分类，得到多个初始分类标签光谱信息，对预处理图像进行主成分分析，得到前三个主要成分，对三个主要成分进行图像处理，得到不同尺度下的超像素图像，对超像素图像进行融合处理，得到降维的高光谱图像，对多个初始分类标签和降维的高光图像进行域变换插值卷积滤波处理，得到重排列分类标签，对高光谱图像进行分类，再进行超像素分割操作、特征提取和修正，得到最后的分类标签，从而改善现有的光谱图像分类技术提取空间信息不足以及忽视超像素边缘信息的问题。

公开(公告)号：CN115457321A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211108338.X

申请日：2022-09-13

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 孙希延 ,  李雷 ,  纪元法 ,  付文涛

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/54 ,  G06T3/40 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明涉及高光谱遥感图像技术领域，具体涉及一种融合超像素和扩展多属性轮廓特征的高光谱图像分类方法，分别从超像素级和像素级获取特征，其中超像素级特征的获取方法是将高光谱图像分割成一个个单独的同质区域，然后对每一个同质区域进行主成分分析，然后重构图像，像素级特征提取采用扩展多属性轮廓方法(EMAP)，对HSI的前三个主成分进行纹理特征的提取，沿着光谱的维度将两种特征连接起来达到信息的互补，最后输入至支持向量机进行分类，本发明在减少信息冗余的同时，提取了HSI的低维固有特征，同时利用EMAP方法提取了HSI的纹理信息，解决了超像素的特征在单一尺度下提取信息不足的问题。

公开(公告)号：CN120012428A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510126826.0

申请日：2025-01-27

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄喜军 ,  武铭雨 ,  陈辉金 ,  许川佩 ,  胡聪 ,  李雷

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/2431 ,  G06F111/04 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明公开了一种基于灵活分块的数字微流控芯片液滴操作布局方法，其中对数字微流控生物芯片进行灵活分块的方法，包括：对实验中的所有液滴操作按所需芯片面积进行分类；对于每类液滴操作分别建立分块模型；对于每个分块模型中的每个分块分别计算其块磨损次数；当布局某类液滴操作时，寻找该类液滴操作对应的分块模型中磨损最轻且满足流体约束的分块，并将该液滴操作布局在该分块中央，同时将该液滴操作对区域内电极的使用次数加入到电极的磨损次数中；若该实验中所有液滴操作都已完成布局则结束。本发明还公开了一种对数字微流控生物芯片液滴操作布局位置进行调整的方法。本发明提升了分块边缘区域的使用率，进而提升芯片整体的磨损均衡性。