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公开(公告)号：CN116911664A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310761671.9
申请日：2023-06-26
Applicant: 西安电子科技大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了基于优化组合赋权模型的空间目标威胁评估方法，具体为：确定空间目标的动态威胁评估指标，包括空间目标类型、相对速度、相对姿态、干扰能力和相对距离；确定动态威胁评估指标的威胁隶属度；基于层次分析法确定专家能力主观权重；基于熵权法确定客观指标权重；在总偏差最小原则下求取组合权向量；将目标威胁隶属度矩阵与组合权向量相乘，即可求得各空间目标的威胁度指数。采用优化组合赋权模型，将主观专家方法和客观熵权法相结合，考虑了主观因素和客观因素，对权重进行重新组合，增强权重评估的准确性和可信度。
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公开(公告)号：CN114898189B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210333408.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于模态差异特征引导的红外可见光融合识别系统，包括双流骨干网络模块、光照热度感知模块和级联区域提议模块，其中，所述双流骨干网络模块包括红外特征提取单元、可见光特征提取单元以及特征引导单元，其中，红外特征提取单元获取原始红外图像的不同尺度红外特征，可见光特征提取单元获取可见光图像的不同尺度可见光特征；特征引导单元获得加权的红外特征和加权的可见光特征；光照热度感知模块获取可见光特征的可信度权值和红外特征的可信度权值；级联区域提议模块用于获得目标的识别结果。本发明采用模态间特征差异引导补充学习的层级间特征生成方式，提升了模态间特征表示的依赖性，并提高了网络系统的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119402761A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411300848.6
申请日：2024-09-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N23/95 , H04N23/957 , H04N23/741
Abstract: 本发明实施例公开了一种多维调控的大动态范围成像装置、方法及存储介质，装置包括：成像镜组，用于对目标场景进行聚焦和像差校正，输出目标场景光信号；硅基平面光场调控器件，用于接收目标场景光信号，对目标场景光信号进行光谱偏振调制，获取四态偏振图像；多维电场调控器件，用于对四态偏振图像进行光电转化获取四态偏振图像的偏振强度信息和事件流。通过成像镜组有效地对目标场景进行聚焦和像差校正，输出目标场景的光信号，仅采用硅基平面光场调控器件对输出的目标场景的光信号进行调控，无需大量的光学器件，集成度高。同时采用多维电场调控器件准确获取四态偏振图像的偏振强度信息和事件信息，具有更大的动态范围和丰富的信息获取维度。
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公开(公告)号：CN113902896B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202111122570.4
申请日：2021-09-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/143 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于扩大感受野的红外目标检测方法，构建用于提取特征的基础网络结构；将图像输入所述基础网络结构，经过多个卷积层逐层卷积，在不同的卷积层分别获得图像的低层特征图和高层特征图；通过在低层特征分支后添加设计构建的感受野模块RFB‑d与RFB‑w进行处理来扩大感受野，获得语义信息丰富的低层特征图；对所述语义信息丰富的低层特征图和高层特征图分别预测该特征图上每个网格对应的每个预测框所属的分类与边界框；通过非极大值抑制算法合并边界框，输出整个网络最终的预测结果。本发明在提高检测算法速度的同时，有效地提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN119359560A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411344719.7
申请日：2024-09-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于改进归一化流的低照度图像增强方法及装置，该方法包括：获取待增强的低照度图像；对待增强的低照度图像进行归一化处理，得到归一化谱；对归一化谱进行边缘提取处理，得到边缘谱；对待增强的低照度图像、归一化谱和边缘谱进行特征融合，得到特征融合图像；采用特征提取模块对特征融合图像进行特征提取，得到特征提取图像；采用特征映射模块对特征提取图像进行特征映射，得到特征映射图像；将特征映射图像输入归一化流可逆网络，输出正常光照图像。通过本方法对低照度图像进行增强，可以提高增强效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119136065A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411300847.1
申请日：2024-09-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N23/95 , H04N23/957 , H04N23/741
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于光谱偏振的大动态成像装置、方法及存储介质，装置包括：缩束成像光学系统，用于对目标区域进行会聚并以平行光的形式输出目标光；分区域光谱偏振成像微透镜阵列分为上半区域和下半区域，上半区域用于对目标光进行多孔径成像和偏振多光谱调制，获取光谱偏振图像，下半区域用于直接对目标光进行成像，获取原始光图像；CMOS探测器，其靶面对应于分区域光谱偏振成像微透镜阵列的上半区域和下半区域，用于在一个曝光周期内根据光谱偏振图像和原始光图像获取目标区域的亮部细节信息及暗部细节信息；超分辨图像处理器，用于将光谱偏振图像进行梯度映射和特征提取，生成超分辨率图像。基于光谱偏振的大动态成像装置具有大动态范围和抗逆光效果。
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公开(公告)号：CN114742721B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210278183.8
申请日：2022-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度STL‑SRU残差网络的定标红外非均匀性校正方法，所述定标红外非均匀性校正方法包括：步骤1、获取第一温度和第二温度下的黑体的第一温度图像和第二温度图像，所述第一温度小于所述第二温度；步骤2、利用所述第一温度图像和所述第二温度图像对目标场景图像进行校正处理，得到预处理校正图像；步骤3、将所述预处理校正图像输入训练好的多尺度STL‑SRU残差网络进行深度特征表示提取，将提取的特征表示作为最终的非均匀性校正结果。本发明的定标红外非均匀性校正方法在去除非均匀性噪声的基础上减少校正后图像的细节及对比度损失。
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公开(公告)号：CN118470142A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410377664.3
申请日：2024-03-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种空气流场可视化重建方法、装置和设备，包括：从第一视角和第二视角，在无空气流干扰的情况下以散斑图为背景采集一帧参考图像，在有空气流干扰的情况下采集多帧目标图像；将从第一视角采集的图像映射到规范空间建立第一双射映射关系；将规范空间中的映射图像映射到从第二视角采集的图像上建立第二双射映射关系；根据参考图像的映射图像确定出各目标图像的映射图像所对应的亚像素坐标；基于双射映射关系，根据像素点所对应的亚像素坐标，确定第一视角对应的第一亚像素位移和第二视角对应的第二亚像素位移；根据各第一亚像素位移和各第二亚像素位移确定目标区域的空气流场的密度梯度以此重建空气流场，从而提高可视化重建视觉效果。
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公开(公告)号：CN118154541A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410273216.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于双层协同结构改进的高光谱异常检测方法，包括如下步骤：使用第一层协同表示对原始高光谱图像H进行预检测；对预检测出的可能异常点进行均值向量填充，完成背景纯化；使用第二层协同表示对背景纯化后的高光谱图像进行重构，得到重构高光谱图像Y；计算原始高光谱图像H和重构高光谱图像Y的重构误差，得到异常检测结果。与现有技术相比，本发明设计了双层协同表示结构，通过第一层协同表示算法将大部分异常点预检出，并用邻域进行背景纯化，有效降低异常点对背景的污染，从而减弱异常点对算法性能的影响，并具有相对优异的检测效果。
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公开(公告)号：CN117911270A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410070638.6
申请日：2024-01-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/40 , G06T5/60 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种红外图像的噪声抑制方法，属于图像噪声处理领域，该方法包括：根据改进后的局部直方图均衡化算法对待处理图像进行处理，得到第一图像；通过神经网络对第一图像进行特征提取，得到第一特征，并根据第一特征得到第二图像；根据第一图像、第二图像和神经网络，得到密度矩阵；根据第一图像、第二图像和密度矩阵，得到第一融合特征；根据第一融合特征和神经网络得到噪声抑制后的目标图像。通过上述技术方案，利用改进后的局部直方图均衡化算法预先对图像的进行处理，减轻后续神经网络的处理压力，在减少待处理图像中噪声的同时，利用神经网络加快了图像噪声的抑制速度，具有较强的图像恢复效果。
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