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公开(公告)号：CN116421768A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310387797.4
申请日：2023-04-07
申请人： 奥美医疗用品股份有限公司 , 东华大学
摘要： 本发明提供了一种用于感染性慢性伤口治疗的抗菌水凝胶敷料及其制备方法，该敷料采用抗菌纳米纤维膜层上直接涂覆水凝胶制成；水凝胶以氧化多糖、多巴胺修饰的氧化多糖和氨基化多糖为原料，通过希夫碱反应制备而成；抗菌纳米纤维膜层是采用季铵盐类抗菌剂与纳米纤维膜基材共混后经静电纺丝工艺制备而成。本发明方法条件温和，易于工业生产，能耗小，无有机溶剂参与，无污染；制备得到的水凝胶敷料生物相容相好，对人体无毒害作用，具有良好的抗菌性，能给促进血管生成，有利于伤口修复。
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公开(公告)号：CN110505479B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201910733206.8
申请日：2019-08-09
申请人： 东华大学
IPC分类号： H04N19/139 , H04N19/159 , H04N19/154
摘要： 在压缩感知视频监控中，每帧均采用相同测量率进行单独观测。为了提高待回放帧的重构质量，本发明提出了一种启动时延约束下的视频压缩感知重构方法。重构端从码流中提取出各个帧观测矢量，对每一帧观测矢量首先执行单帧图像的迭代重构算法，然后根据迭代次数是否达到最大值来判定该帧是预测帧还是参考帧。在初次重构的基础上，预测帧采用质量较好的参考帧执行可能的双向或单向预测，通过多假设块匹配的残差最小化，完成二次重构乃至三次重构。所提方法能够动态地表征相关性未知的多帧图像，有助于提升视频压缩感知重构的整体质量。
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公开(公告)号：CN114701106B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202210384434.0
申请日：2022-04-13
申请人： 东华大学
摘要： 本发明属于材料测试前处理技术领域，具体涉及一种纤维诱导热塑性树脂结晶的制样和观察方法。本发明提供的纤维诱导热塑性树脂结晶的制样方法，包括以下步骤：将热塑性树脂粘附在纤维表面，得到粘附热塑性树脂的纤维；将所述粘附热塑性树脂的纤维用载玻片夹紧，然后加热使热塑性树脂熔融，之后对载玻片进行加压，得到纤维‑热塑性树脂膜。本发明提供的方法不仅可以清晰地观察到热塑性树脂结晶的黑十字消光现象，还可以观察到纤维诱导热塑性树脂结晶效应，避免了树脂膜太厚而导致的纤维诱导结晶被掩埋的问题，并且具有较好的重复性。
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公开(公告)号：CN114213669B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202111563931.9
申请日：2021-12-20
申请人： 东华大学
摘要： 本发明提供了一种多金属氧酸盐巨型表面活性剂及其制备方法和应用，属于功能材料技术领域。本发明提供的多金属氧酸盐巨型表面活性剂以多金属氧酸盐(POM)为头部，疏水性的聚苯乙烯(PS)为尾部，相比于已经报道的以有机部分如聚倍半硅氧烷(POSS)，富勒烯(C60)为头部的巨型表面活性剂，本发明设计合成的巨型表面活性剂的头部与尾部之间具有更大的相互作用斥力，该相互作用斥力使其在超薄膜状态下发生的相分离尺寸为10nm左右。同时，所述多金属氧酸盐巨型表面活性剂在发生相分离之后，其与硅基底有很高的刻蚀对比度，可以通过光刻蚀技术对其进行刻蚀，从而能够应用于半导体行业中单个传感器的制造。
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公开(公告)号：CN111182313B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201911323406.2
申请日：2019-12-20
申请人： 东华大学
IPC分类号： H04N19/895 , H04N19/176 , H04N19/129 , H04N19/503
摘要： 现有的空域错误隐藏方法常以高复杂度的迭代逼近机制换取恢复质量的轻微提升，并且一些方法只适合于特定的丢失模式。为此，本发明提出了一种自适应混合填充(AHF)的空域错误隐藏方法，以便更好地平衡计算复杂度与恢复质量等性能指标，且能处理多种的丢失模式。对于当前受损块的错误隐藏，AHF方法首先通过各向同性梯度检测器统计延拓区域的邻域梯度特征，根据收缩填充次序执行局部预测过程，从外层素组到内层素组逐一地恢复受损块的各个素组；当预测相关性够低时，AHF方法转而执行非局部片匹配过程，利用相似片对同样位置的未隐藏像素进行填充。所提AHF方法适用于各种丢失模式，在通用性、计算复杂度和恢复质量之间取得了具有竞争力的综合性能。
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公开(公告)号：CN109120932B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201810766665.1
申请日：2018-07-12
申请人： 东华大学
IPC分类号： H04N19/137 , H04N19/182 , H04N19/503 , G06K9/62
摘要： 本发明提出了一种基于HEVC压缩域双SVM模型的视频显著性预测方法。所提方法对视频数据集中选定的所有训练视频序列进行分类，使用分类的训练视频序列A类和B类对HEVC压缩域双SVM显著性预测模型分别进行训练，得到两种不同的压缩域显著性预测模型。从视频数据集中选取某一测试视频序列进行预分类操作，使用已经训练好的HEVC双SVM显著性预测模型对测试视频序列进行显著性的预测，所提方法能够获得较好的显著性预测效果。
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公开(公告)号：CN110381313B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910610758.X
申请日：2019-07-08
申请人： 东华大学
IPC分类号： H04N19/126 , H04N19/139 , H04N19/154 , H04N19/177 , H04N19/192
摘要： 本发明涉及一种基于LSTM网络与图像组质量盲评估的视频压缩感知重构方法，其中重建端收到帧观测矢量码流，组合形成连续的图像组观测矢量，对每个图像组观测矢量执行基于LSTM网络的多帧联合迭代重构，获得相应的重建图像组，逐一输出最终的重建帧，同时根据迭代次数达到最大值的持续状况决定是否更新LSTM网络的参数集合。本发明能够将稀疏先验建模与数据驱动机制结合起来，有助于提升重建视频的质量。
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公开(公告)号：CN111669591B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202010386403.X
申请日：2020-05-09
申请人： 东华大学
IPC分类号： H04N19/132 , H04N19/10 , G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种面向压缩感知视频流的帧组采样率分配系统，包括通过传输信道连接的测量端和重建端，测量端包括依次连接的帧组划分器、分配器、观测器和编码器，测量端还包括分别与所述帧组划分器、分配器和编码器相连的模型判决器；重建端包括依次连接的帧组解析器、帧组重构器和无参考评估器，无参考评估器还与所述模型判决器相连；在训练模式下，测量端统计不同观测参数对帧组的重建质量与码率的影响，然后分别建立码率模型与重建质量模型；在工作模式下，测量端根据建立的码率模型与重建质量模型以及前一帧组的观测结果，确定后一帧组的最优观测参数。本发明能够自适应地优化观测参数，在码率约束下最大化连续GOF的平均重建质量。
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公开(公告)号：CN110418137B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910701685.5
申请日：2019-07-31
申请人： 东华大学
IPC分类号： H04N19/13 , H04N19/176 , H04N19/587
摘要： 本发明涉及一种交叉子集导引的剩余块集测量率调控方法，包括以下步骤：将目标图像分为若干块，对所有块进行分类，将各块通过块集划分归入交叉子集或剩余块集；使用初始测量率对交叉子集进行按序逐块观测，并统计观测值向量；根据交叉子集中观测值向量的统计情况为剩余块集设置各类的优化测量率，使用优化测量率对剩余块集进行按序逐块观测，并记录观测值；各块的观测值按螺旋次序逐块进行多方向预测，执行残差的量化与熵编码。本发明在平均测量率保持下提高图像观测的整体质量。
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