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公开(公告)号：CN108268747B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201810346620.9
申请日：2018-04-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明属于雷达天线技术领域，具体是一种基于力密度法的低栅瓣索网天线机电综合设计方法，本发明由于仅以索单元的力密度和分环数为变量，对索网天线反射面的几何形状进行设计，并以栅瓣电平极小化为目标，通过约束其它电性能和结构性能指标，实现了低栅瓣索网天线的机电综合设计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107316309A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710510904.2
申请日：2017-06-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于矩阵分解的高光谱显著性目标检测方法。通过在原始高光谱图像的光谱维上计算光谱梯度，提取图像的光谱梯度特征，消除了光照带来的不利影响，同时构建图像特征矩阵；然后，通过对图像特征矩阵进行矩阵低秩稀疏分解，得到对应背景部分的低秩矩阵和对应显著性目标的稀疏矩阵，从而避免了显著性物体内部的分块不均一问题，实现显著性目标检测的同时也可以减少运算量。
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公开(公告)号：CN107274416A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710442878.4
申请日：2017-06-13
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱梯度与层次结构的高光谱图像显著性目标检测方法，用于解决现有高光谱图像显著性目标检测方法计算量大的技术问题。技术方案是首先生成光谱梯度图；再生成图像分割区域；建立基于图像层次结构的显著性检测模型；再建立基于背景先验及边缘特征的显著性计算方法；计算显著图结果。由于通过在原始高光谱图像的光谱维上计算光谱梯度，提取图像的光谱梯度特征，以减弱光照不均带来的不利影响。使用简单线性迭代聚类算法(Simple Linear Iterative Clustering，SLIC)生成超像素，对高光谱图像进行分割并加速计算进程，通过计算分割区域间的光谱特征对比度来衡量其显著性，计算量小。
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公开(公告)号：CN107316309B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710510904.2
申请日：2017-06-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于矩阵分解的高光谱显著性目标检测方法。通过在原始高光谱图像的光谱维上计算光谱梯度，提取图像的光谱梯度特征，消除了光照带来的不利影响，同时构建图像特征矩阵；然后，通过对图像特征矩阵进行矩阵低秩稀疏分解，得到对应背景部分的低秩矩阵和对应显著性目标的稀疏矩阵，从而避免了显著性物体内部的分块不均一问题，实现显著性目标检测的同时也可以减少运算量。
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公开(公告)号：CN107274416B
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201710442878.4
申请日：2017-06-13
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱梯度与层次结构的高光谱图像显著性目标检测方法，用于解决现有高光谱图像显著性目标检测方法计算量大的技术问题。技术方案是首先生成光谱梯度图；再生成图像分割区域；建立基于图像层次结构的显著性检测模型；再建立基于背景先验及边缘特征的显著性计算方法；计算显著图结果。由于通过在原始高光谱图像的光谱维上计算光谱梯度，提取图像的光谱梯度特征，以减弱光照不均带来的不利影响。使用简单线性迭代聚类算法(Simple Linear Iterative Clustering，SLIC)生成超像素，对高光谱图像进行分割并加速计算进程，通过计算分割区域间的光谱特征对比度来衡量其显著性，计算量小。
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