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公开(公告)号：CN103985145B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410077183.7
申请日：2014-03-04
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法，过程为：接收低频信息和高频子带分块观测，根据基于边缘信息的先验模型生成各块观测的位置块，并据此对各块观测进行边缘块观测和非边缘块观测的划分；对各非边缘块的观测执行局部聚类操作，对各类的聚类中心块观测，在定义了联合稀疏的适应度函数下通过遗传算法求解最优系数，并将各聚类中心块对应的最优系数作为同类各块观测的最优系数;对各边缘块观测，也使用遗传算法求解对应的最优系数;最后合并所有块的最优系数，并结合低频信息进行小波逆变换获得重构图像。与OMP、BP及IHT方法相比，本发明较好地利用了图像的结构信息，获得了质量较好的重构图像。
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公开(公告)号：CN105741326A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610160169.2
申请日：2016-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/20 , G06T2207/10016 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类融合的视频序列的目标跟踪方法，首先对视频序列中的目标采用多种方法实现跟踪，得出相应的跟踪结果，其表现形式为被跟踪目标的矩形外界边框的坐标。然后将得出的所有跟踪结果作为输入，采用输入的所有矩形外界边框的坐标的均值作为被跟踪目标的初始聚类中心。不限定分类数，对所有输入的矩形外界边框的坐标进行加权分类，判断其是否属于该初始类。最后以聚类后属于初始类的矩形外界边框的坐标取均值，作为最终跟踪结果。通过本发明方法，可以融合多种视频序列跟踪方法，从而提高了跟踪效果，而且运行时间也大大缩短。
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公开(公告)号：CN103761755B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201410029814.8
申请日：2014-01-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及基于进化多目标优化的非凸压缩感知图像重构方法，用于对医学图像和自然图像进行重构。本发明提出了分块打散压缩采样方法，克服了现有分块压缩感知重构技术中，有些图像块不稀疏或者弱稀疏的缺点，提高了重构图像的质量。本发明将压缩感知重构中有约束的单目标优化问题转化为将稀疏度也作为优化目标的多目标优化问题，并针对图像利用进化多目标优化思想实现了基于小波域下的压缩感知优化重构方法，克服了现有压缩感知重构技术中，难以确定稀疏度的不足，提高了重构图像的质量。本发明将图像的边缘位置信息作为指导IHT方法求解稀疏系数的位置先验，克服了现有压缩感知重构技术中，较少考虑稀疏系数位置的不足，从而提高了重构图像的质量。
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公开(公告)号：CN103294792B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310192057.1
申请日：2013-05-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于语义信息和极化分解的极化SAR地物分类方法。其实现包括：对span图进行均值漂移，提取span图的边脊草图，并在边脊草图中用基于语义信息的区域提取技术提取线段聚集区域；基于线段聚集区域并采用临界区域众数投票合并策略和基于极化特征合并策略对span图均值漂移过分割区域进行合并，得到图像分割结果；融合基于语义信息的图像分割结果和基于MRF的H/α-Wishart分类结果，得到最终分类结果。本发明将语义信息、图像处理技术和极化散射特性相结合，主要解决了现有基于极化分解的分类技术对具有聚集特性地物(如森林、建筑群等)的分类结果区域一致性较差的问题，提高了具有聚集特性地物的分类结果的区域一致性和边界保持性。
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公开(公告)号：CN103377465B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310093148.X
申请日：2013-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于素描图和核选择的SAR图像相干斑抑制方法。主要解决现有技术在SAR图像相干斑抑制时利用图像块计算像素间相似性的过程中，没有考虑图像块内像素间相关性的问题。其实现步骤为：利用具有多尺度和多方向的比值算子提取SAR图像的素描图；根据提取的素描图把SAR图像划分为结构区域和非结构区域；利用所划分的区域的几何结构特性，构造具有方向特性各向异性核映射函数；对每一个像素，利用所构造的核映射函数，以块相似性测度搜索局部最大同质区域，用该同质区域的极大似然值作为当前像素的值，即实现对整个SAR图像相干斑的抑制。本发明提高了对SAR图像的相干斑抑制效果，可用于SAR图像去噪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104299047A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410525482.2
申请日：2014-10-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q10/04
CPC classification number: G06Q10/04
Abstract: 本发明属于飞机技术领域，具体公开了一种基于模糊综合评价法的飞机航路评价指标体系的建立方法，用以实现航路的综合评估优选，确定飞机的最优航路，为指挥员正确决策提供科学依据。其实现过程为：1、建立航路评价体系模型，确立评判因素集；2、利用层次分析法确定影响因素的权重，计算获得一级指标权重以及二级指标权重；3、确定评价集；4、计算单因素评判矩阵并进行综合评判，得出综合评判结果；5、计算结果，得出最终评判结果。本发明比较全面地考虑了航路决策的各个影响因素，并限制了人为主观因素的影响，从而保证了决策的准确性和客观性。
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公开(公告)号：CN103927730A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410029812.9
申请日：2014-01-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及基于PrimalSketch修正及矩阵填充的图像降噪方法，至少包括：步骤101：采用PrimalSketch模型获取加噪图像I1的素描图P；步骤102：提出两阶段素描线修正规则并修正素描图P，对修正后的素描图P2中每个素描线段上的素描点沿其所在素描线段的方向设计方向窗口，得到区域图。将图像I1按照区域图映射为结构区域E1和非结构区域E2；步骤103：同时利用图像块方差统计的方法将图像I1划分为光滑区域E3与非光滑区域E4；步骤104：将与非结构区域E2重叠的光滑区域和非光滑区域分别记为光滑区域E23和非光滑区域E24；步骤105：对E1和E24采用基于矩阵填充的图像降噪方法进行降噪处理，而E23采用非局部均值方法降噪处理；步骤106：合并E1、E23及E24的降噪结果，得到图像I1最终的降噪结果图。
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公开(公告)号：CN102594909B
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201210066846.6
申请日：2012-03-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提出了一种基于修正共邻矩阵谱信息的多目标社区检测方法，主要解决的是现有的社区检测方法分辨率低及对于大型网络时间复杂度高的问题。其实现步骤为：根据网络构造共邻矩阵并修正；提取修正共邻矩阵的谱信息；用谱信息初始化父代记忆库，求出父代记忆库的适应度；用和声搜索算法从父代记忆库中产生子代记忆库，并求出子代记忆库的适应度；合并父代和子代记忆库，对其进行非支配排序得到临时记忆库；对临时记忆库进行局部学习，得到更新的临时记忆库，从更新的临时记忆库中得到下次迭代的父代记忆库；如果达到最大迭代次数，取出父代记忆库中所有非支配解作为最终解集，否则继续迭代。本发明具有提高社区检测分辨率和降低时间复杂度的优点。
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公开(公告)号：CN102547073B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201210000125.5
申请日：2012-01-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表面波变换的自适应阈值视频去噪方法，主要解决现有技术的视频图像中边缘模糊和噪声去除不充分的问题。其实现过程是：(1)输入含噪视频图像，并对其进行Surfacelet变换；(2)计算Surfacelet变换后的各层各方向子带系数的初始阈值；(3)利用系数的空间邻域信息对初始阈值进行调整，得到自适应阈值；(4)利用自适应阈值对Surfacelet变换后的各层各方向子带系数进行软阈值处理；(5)对软阈值处理后的系数进行Surfacelet逆变换，得到去噪后的视频图像。本发明与现有的技术相比，显著提高了对视频图像中噪声的抑制能力，更好地保留视频图像中的细节信息和运动物体的平滑效果，可用于视频图像压缩、视频图像纹理检测、视频图像水印提取以及视频中目标识别和跟踪中。
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公开(公告)号：CN103377465A
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201310093148.X
申请日：2013-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于素描图和核选择的SAR图像相干斑抑制方法。主要解决现有技术在SAR图像相干斑抑制时利用图像块计算像素间相似性的过程中，没有考虑图像块内像素间相关性的问题。其实现步骤为：利用具有多尺度和多方向的比值算子提取SAR图像的素描图；根据提取的素描图把SAR图像划分为结构区域和非结构区域；利用所划分的区域的几何结构特性，构造具有方向特性各向异性核映射函数；对每一个像素，利用所构造的核映射函数，以块相似性测度搜索局部最大同质区域，用该同质区域的极大似然值作为当前像素的值，即实现对整个SAR图像相干斑的抑制。本发明提高了对SAR图像的相干斑抑制效果，可用于SAR图像去噪。
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