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公开(公告)号：CN120032244A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510043017.3
申请日：2025-01-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G01N21/27 , G06V10/58 , G06V10/771 , G01N21/17
Abstract: 本发明公开了一种基于波段筛选联合特征编码器的高光谱异常检测方法，确定所述像素点位序列中目标像素点在k波段局部范围内的光谱域差异权值；根据所述目标像素点在k波段局部范围内的光谱域差异权值确定目标像素重建灰度值；确定所述像素点位序列中目标像素点在k波段局部范围内的空间域距离权值；根据所述光谱域差异权值与空间域距离权值获得目标像素重建过程中的联合特征权值；根据所述联合特征权值和目标像素重建灰度值获得目标像素重建的灰度大小；根据光谱余弦相似度算法和目标像素重建的灰度大小确定各个波段的余弦相似度；根据所述各个波段的余弦相似度确定每个波段的图像为冗余或者有效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101873500A
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN200910082563.9
申请日：2009-04-24
Abstract: 本发明涉及一种帧间预测编码方法、帧间预测解码方法及设备，方法包括：以根据已编码宏块的运动信息得到的运动矢量预测值为中心，获取与当前编码宏块的内容特征匹配度最大的参考区域；按照所述参考区域的划分方式将所述当前编码宏块划分为子块；所述参考区域根据内容特征进行划分；对所述子块进行运动估计，找到最佳的运动矢量进行帧间预测编码。该方法利用参考图像与编码图像之间存在较强的时间相关性，在参考图像找到与编码宏块内容特征匹配的参考区域，根据参考区域的内容特征确定编码宏块的划分方式或码率分配方式，提高了宏块划分的准确性，从而减少了预测误差，提高了宏块的帧间运动估计值的精确性。
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公开(公告)号：CN101840574A
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN201010149504.1
申请日：2010-04-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘象素特征的深度估计方法，主要解决FTV系统中现有深度估计方法存在的图像边缘深度估计不准确的问题。其方案是：首先，根据当前象素的具体位置，将图像中的象素分为边缘上象素、边缘旁象素以及非边缘象素三类；其次，根据图像中的物体边缘象素的深度特征，分别设计出每一类象素相应的视差非一致性函数；然后，根据亮度非一致性函数以及所得到的三类视差非一致性函数，分别计算象素亮度非一致性和视差非一致性，利用能量最小化函数进行相应的视差估计；最后，根据估计得到的视差值，利用视差深度转换函数，将视差值转换为相应的深度值，完成深度估计。本发明有效地提高了物体边缘象素的深度估计准确性，可有效保证FTV系统接收端合成的虚拟视图的主观质量和客观质量。
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公开(公告)号：CN119919799A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411882606.2
申请日：2024-12-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明实施例公开了一种全局和局部特征学习的高光谱异常检测方法、系统及介质，方法包括：利用两层卷积层提取高光谱数据的潜层特征；潜层特征通过一层卷积层后通过两个残差块和一次卷积操作提取局部特征；对潜层特征进行全局平均池化获取下采样特征，根据下采样特征的全局信息获取图卷积模块输出特征，基于图卷积模块输出特征获取全局特征；基于潜层特征与记忆矩阵间的相似矩阵获取低秩表示特征；根据局部特征、全局特征以及低秩表示特征获取融合特征；融合特征经过一层卷积层后再进行一次卷积和批归一化获取重构高光谱数据；根据高光谱数据与重构高光谱数据的差值确定残差图像，在该图像上进行异常检测获取最终的二维检测图，提高异常检测精度。
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公开(公告)号：CN101873500B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN200910082563.9
申请日：2009-04-24
Abstract: 本发明涉及一种帧间预测编码方法、帧间预测解码方法及设备，方法包括：以根据已编码宏块的运动信息得到的运动矢量预测值为中心，获取与当前编码宏块的内容特征匹配度最大的参考区域；按照所述参考区域的划分方式将所述当前编码宏块划分为子块；所述参考区域根据内容特征进行划分；对所述子块进行运动估计，找到最佳的运动矢量进行帧间预测编码。该方法利用参考图像与编码图像之间存在较强的时间相关性，在参考图像找到与编码宏块内容特征匹配的参考区域，根据参考区域的内容特征确定编码宏块的划分方式或码率分配方式，提高了宏块划分的准确性，从而减少了预测误差，提高了宏块的帧间运动估计值的精确性。
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公开(公告)号：CN101840574B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010149504.1
申请日：2010-04-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘象素特征的深度估计方法，主要解决FTV系统中现有深度估计方法存在的图像边缘深度估计不准确的问题。其方案是：首先，根据当前象素的具体位置，将图像中的象素分为边缘上象素、边缘旁象素以及非边缘象素三类；其次，根据图像中的物体边缘象素的深度特征，分别设计出每一类象素相应的视差非一致性函数；然后，根据亮度非一致性函数以及所得到的三类视差非一致性函数，分别计算象素亮度非一致性和视差非一致性，利用能量最小化函数进行相应的视差估计；最后，根据估计得到的视差值，利用视差深度转换函数，将视差值转换为相应的深度值，完成深度估计。本发明有效地提高了物体边缘象素的深度估计准确性，可有效保证FTV系统接收端合成的虚拟视图的主观质量和客观质量。
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