公开(公告)号：CN110033446A

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201910286043.3

申请日：2019-04-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 路文 ,  关若瑄 ,  何立火 ,  白富瑞 ,  何维佺 ,  周自衡 ,  张坤源 ,  韩仕帅

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于孪生网络的增强图像质量评价方法。主要解决现有技术评价尺度单一，且计算复杂度大，计算时间长，实时性差的问题。其实现方案是：1)获取待评价的图像样本；2)对待评价的图像样本进行预处理；3)对预处理后的图像提取其有效特征；4)构建孪生网络，并用从图像中提取的有效特征和与图像相对应的训练标签来训练孪生网络；5)用训练好的孪生网络对测试图像样本进行质量评价。本发明结合深度孪生网络，获取更丰富更深层的图像信息，减小了计算复杂度，缩短了计算时间，提高了对图像质量评价的准确率，可用于图像的采集、管理、传输和处理。

公开(公告)号：CN117369125A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311464886.0

申请日：2023-11-06

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘德连 ,  张坤源 ,  郭亮 ,  卫临方 ,  李想

IPC: G02B27/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习和多层感知机的红外隐身薄膜设计方法，主要解决在正向设计红外隐身光学薄膜结构时调制困难，调制成本高及难以达到最优解的问题。其实现方案是：设计一个n层微纳光学薄膜，在顶端和底端设置端口，以获得薄膜在2～14um波长范围内的吸收率；以每层光学薄膜的厚度为参数进行参数域内的参数化扫描，得到不同薄膜厚度下的吸收率训练集；建立用于预测吸收率的多层感知机，用训练集对其进行训练；用训练好的多层感知机构建薄膜厚度调节的强化学习环境，使用深度Q网络在该环境中调节薄膜厚度，迭代后输出最终的薄膜厚度。本发明能实现红外隐身薄膜设计自动化，有效降低设计成本，所得结构性能优越，可用于红外隐身材料的设计和制备。

公开(公告)号：CN110033446B

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN201910286043.3

申请日：2019-04-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 路文 ,  关若瑄 ,  何立火 ,  白富瑞 ,  何维佺 ,  周自衡 ,  张坤源 ,  韩仕帅

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于孪生网络的增强图像质量评价方法。主要解决现有技术评价尺度单一，且计算复杂度大，计算时间长，实时性差的问题。其实现方案是：1)获取待评价的图像样本；2)对待评价的图像样本进行预处理；3)对预处理后的图像提取其有效特征；4)构建孪生网络，并用从图像中提取的有效特征和与图像相对应的训练标签来训练孪生网络；5)用训练好的孪生网络对测试图像样本进行质量评价。本发明结合深度孪生网络，获取更丰富更深层的图像信息，减小了计算复杂度，缩短了计算时间，提高了对图像质量评价的准确率，可用于图像的采集、管理、传输和处理。