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公开(公告)号：CN111127291A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911395370.9
申请日：2019-12-30
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 本发明公开了基于空频域JND转换的图像水印嵌入、提取方法及系统，获取原始图像，将原始图像划分为若干图像块，计算每个图像块中待嵌入水印的DC系数；对DC系数进行对数转换，得到对数转换后的数据；根据最优量化步长，对对数转换后的数据进行抖动调制嵌入水印信息；对抖动调制后的数据，进行对数域逆变换，得到更新后的嵌入水印的DC系数；根据更新后的嵌入水印的DC系数，计算DC系数的修改量；对频域JND模型进行修正，将修正后的频域JND模型进行频域-空域转换，得到空域JND模型；根据空域JND模型引导像素修改量，对空域中的像素值进行更新，实现水印信息的嵌入。
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公开(公告)号：CN108830150B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201810426144.1
申请日：2018-05-07
申请人： 山东师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于三维人体姿态估计方法及装置，其中，该方法包括S1：运用单目相机采集人体不同角度的深度图像和RGB彩色图像；S2：基于RGB彩色图像构造出人体骨骼关键点检测神经网络，得到关键点标注图像；S3：构造手部关节节点2D‑3D映射网络；S4：标定人体相同角度的深度图像与关键点标注图像，进而对相应深度图像进行三维点云着色转换，得到着色深度图像；S5：基于关键点标注图像和着色深度图像，利用预设学习网络来预测标注的人体骨骼关键点在深度图像中对应的位置；S6：合并步骤S3和步骤S5的输出，实现对三维人体姿态估计的精细化估计。
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公开(公告)号：CN106046042A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610378794.4
申请日：2016-05-31
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： C07F7/22
CPC分类号： C07F7/226
摘要： 本发明涉及一种二苯基硫化锡三聚体的制备方法，包括，以二苯基二氯化锡和黄原酸盐为原料溶于有机溶剂中反应，过滤，旋蒸，重结晶得到二苯基硫化锡三聚体。其中，所述二苯基二氯化锡和黄原酸盐的摩尔比为1:2‑2.5；所述黄原酸盐包括乙基黄原酸钾、乙基黄原酸钠、异丙基黄原酸钾、异丙基黄原酸钠、丁基黄原酸钾、丁基黄原酸钠、环己基黄原酸钾或环己基黄原酸钠；所述有机溶剂包括二氯甲烷、甲醇、乙醇、异丙醇、环己烷、苯、甲苯、二甲苯或四氢呋喃中的一种或多种。本发明以黄原酸盐为原料，成本低且易得；反应条件温和，操作简单，后处理简便，收率高，适于规模化生产。
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公开(公告)号：CN116778336A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310833800.0
申请日：2023-07-07
申请人： 山东师范大学
摘要： 本发明公开的一种遥感图像变化检测方法及系统，包括：获取第一遥感图像和第二遥感图像的反射图；根据两个反射图和训练好的变化检测网络，获得变化检测图；变化检测网络包括多个上采样模块，和多个卷积模块，将两个反射图堆叠后输入变化检测网络中，经多个卷积模块进行连续卷积，将每一个卷积模块获得的特征图进行输出；最后一个卷积模块输出的特征图经多个上采样模块进行连续上采样，将每个上采样模块输出的特征图与相同尺寸的卷积模块输出的特征图进行堆叠，将每一个堆叠后特征图进行上采样或下采样，获得与其余堆叠后特征图相同大小的特征图；将相同大小的特征图进行相加；对相加后图像进行卷积，获得变化检测图。能够获得准确的变化检测图。
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公开(公告)号：CN111626934B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010408473.0
申请日：2020-05-14
申请人： 山东师范大学
摘要： 本公开提供了一种高空间分辨率多光谱图的重构方法、系统、介质及设备，属于图像处理技术领域，获取全色图像和与全色图像对应的第一空间分辨率多光谱图像；对全色图像和第一空间分辨率多光谱图像进行分解，分别得到两种图像的高频分量和低频分量；利用卷积稀疏编码分别分解得到的两种图像的高频分量，得到每个高频分量的特征图；将两种图像的低频分量进行融合，将两种图像的高频分量的特征图进行融合，使用融合后的低频分量和融合后的高频分量重构第二空间分辨率多光谱图；本公开通过重构高空间分辨率的多光谱图像的高频分量，进而融合低频和高频得到了高空间分辨率的多光谱图像，能够更好地保留融合图像中光谱信息并且具有良好的光谱保真性能，保留了更多的空间细节。
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公开(公告)号：CN115049922A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210540288.6
申请日：2022-05-18
申请人： 山东师范大学
摘要： 本公开提供了一种遥感图像变化检测方法及系统，针对采集变化之前的图像以及变化之后的图像进行特征提取，通过CNN提取局部信息。基于构建跨时相Transformer以及卷积神经网络结构，充分利用Transformer的特性，使变化前后的图像分别进入拥有新的注意力机制的跨时相Transformer、Transformer decoder，提取全局变化信息，并经过特征堆叠得到最终变化检测的结果。
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公开(公告)号：CN113066030B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110350298.9
申请日：2021-03-31
申请人： 山东师范大学
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于空谱融合网络的多光谱图像全色锐化方法及系统。该方法包括：步骤(1)：获取低空间分辨率的多光谱图像和高空间分辨率的全色图像；步骤(2)：将低空间分辨率的多光谱图像经过光谱信息提取网络进行逐级的信息提取；步骤(3)：将高空间分辨率的全色图像经过空间信息提取网络进行逐级的信息提取；步骤(4)：将每级光谱信息提取网络提取的多光谱图像特征图与每级空间信息提取网络提取的全色图像特征图取平均值，得到的平均值与融合网络逐层得到的特征图进行堆叠和卷积操作，最终得到高空间分辨率多光谱图像。
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公开(公告)号：CN113640271A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110786619.X
申请日：2021-07-12
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： G01N21/65
摘要： 本发明涉及肺癌检测方法领域，具体涉及一种检测早期肺癌的单细胞检测方法和检测系统，所述检测方法采用针尖增强拉曼系统对肺癌细胞进行检测，所述针尖增强拉曼系统从下到上依次包括金属衬底和金属探针，金属探针的针尖顶端只有单个金属原子，形成纳米谐振腔，纳米谐振腔体积在1nm3以内，把入射光局域在一定范围内，提高空间分辨率；聚焦入射激光照射到金属探针，当金属探针的针尖接近金属衬底时，针尖和衬底之间的间隙产生空间局域等离激元，进而生成空间分辨率高的拉曼散射图像。可以精准的检测癌细胞聚集情况，进而在分子水平上揭示癌变组织与正常细胞组织结构之间的差异，通过对比研究癌变组织和正常组织的拉曼光谱，从二者的差异可发现能反映组织病变信息的特征光谱，发现早期肺癌细胞的聚集情况。
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公开(公告)号：CN111985564A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010844811.5
申请日：2020-08-20
申请人： 国网山东省电力公司临沂供电公司 , 山东联合电力产业发展有限公司 , 山东师范大学
摘要： 本发明涉及一种层次化勘测及多维度标识的勘测标识系统及方法，所述的系统包括数据采集模块；数据处理模块，对采集到的地物影像数据采用以下方式处理：将地物影像数据进行转化，转化后的数据为符合辨识算法的第零层数据集；对第零层数据集进行处理，辨识第零层数据集中的基础地理信息并进行标定，生成第一层数据集；对第一层数据集进行处理，对第一层数据集的地物添加设计标准属性，对地物外延的影响范围以及影响程度进行辨识，生成第二数据集；对第二层数据集进行处理，对第二层数据集的地物添加工程影响因子属性，对带有工程影响因子属性的地物进行多维度辨识，生成第三层数据集；布线规划模块。
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公开(公告)号：CN108830150A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810426144.1
申请日：2018-05-07
申请人： 山东师范大学
CPC分类号： G06K9/00362 , G06K9/00201 , G06N3/0454
摘要： 本发明公开了一种基于三维人体姿态估计方法及装置，其中，该方法包括S1：运用单目相机采集人体不同角度的深度图像和RGB彩色图像；S2：基于RGB彩色图像构造出人体骨骼关键点检测神经网络，得到关键点标注图像；S3：构造手部关节节点2D-3D映射网络；S4：标定人体相同角度的深度图像与关键点标注图像，进而对相应深度图像进行三维点云着色转换，得到着色深度图像；S5：基于关键点标注图像和着色深度图像，利用预设学习网络来预测标注的人体骨骼关键点在深度图像中对应的位置；S6：合并步骤S3和步骤S5的输出，实现对三维人体姿态估计的精细化估计。
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