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公开(公告)号：CN113506374B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110808508.4
申请日：2021-07-16
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于GPS信息辅助及空间网格划分的点云配准方法，实现步骤为：获取图像及其对应的GPS全局坐标信息；对每个图像集合进行预处理；对每个子场景对应的三维点云坐标进行转换；对无人机采集图像的场景进行空间网格递归划分；为每个空间网格计算全局编码；为每个三维点坐标分配网格编码；获取点云配准结果。本发明在粗配准中通过GPS信息的辅助，将三维点云坐标集合转换到全局坐标系下，有效降低了计算资源和配准的所需时间，在精配准中对无人机采集图像的场景进行空间网格递归划分，实现了由局部到整体的配准，提高了点云配准的精度。
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公开(公告)号：CN113375665B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110675571.5
申请日：2021-06-18
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于多传感器松紧耦合的无人机位姿估计方法，解决在无先验信息的环境中，无人机移动时对无人机进行位姿估计的问题。本发明的实现步骤是：分别构建与融合视觉、IMU和GPS传感器信息对应的视觉残差、IMU残差和GPS残差，通过紧耦合优化使残差和最小，得到紧耦合优化后的无人机位姿，再使用紧耦合优化后的位姿和GPS信息，分别构建绝对残差和相对残差，进行松耦合优化，使两个残差项的和最小，得到松耦合优化后的无人机位姿。本发明利用松紧耦合融合多传感器信息的无人机位姿估计方法，有效解决了无人机位姿中存在累积误差的问题，可以鲁棒的估计得到高精度的无人机位姿。
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公开(公告)号：CN109002829A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810801770.4
申请日：2018-07-20
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于数据降维和CNNs的彩色图像逆半调处理方法。主要解决现有技术中存在的彩色图像逆半调结果清晰度较低的技术问题。实现步骤为：获取训练标签集Vl、训练样本集V、测试标签集Tl和测试样本集T；对训练样本集V和训练标签集Vl进行高维数据降维；构建卷积神经网络CNNs；对卷积神经网络CNNs进行初始化；对卷积神经网络CNNs进行训练；对训练好的卷积神经网络CNNs进行测试；对训练好的卷积神经网络CNNs进行优化；对待处理的彩色半调图像进行逆半调处理。本发明可用于文件打印和文档扫描领域。
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公开(公告)号：CN112380966A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011259221.2
申请日：2020-11-12
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于特征点重投影的单眼虹膜匹配方法。主要解决现有技术计算时间复杂度高，虹膜外区域影响匹配结果的问题。其方案是：采用摄像头获取单眼虹膜图像，并对其依次进行虹膜定位、特征提取、剔除边界信息的数据预处理；用每次预处理后的虹膜区域分割图像构成虹膜识别数据库；采用摄像头获取待识别单眼虹膜图像，对其进行数据预处理；将预处理后的虹膜区域分割图像B与虹膜识别数据库中的虹膜区域分割图像A进行匹配，根据匹配的特征点对估计单应矩阵。将图B中特征点重投影至图A空间，计算对应特征点平均位置偏差，并据此判断匹配是否成功。本发明实现了对虹膜区域的分割，并在保持匹配准确度的同时提高了匹配速度，可用于身份认证。
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公开(公告)号：CN103295184B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201310192123.5
申请日：2013-05-13
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 本发明公开了一种频域和空域相结合的半调水印方法，具体步骤包括：(1)特征图像提取；(2)水印图像预处理；(3)水印嵌入预处理过程；(4)获得嵌水印的特征矩阵；(5)获得分块半调图像；(6)嵌入水印；(7)搜素获得最优半调图像；(8)图像矫正；(9)获得含水印离散余弦变换系数；(10)提取水印。本发明解决了空域半调水印方法在提取水印时需要对图像二值化处理，嵌水印后图像的视觉效果差，水印抵抗打印-扫描攻击能力不强的问题。本发明利用了空域和频域水印算法的优点，不仅对打印-扫描、随机涂改和裁剪等攻击具有很强的鲁棒性，而且图像的视觉效果良好，水印嵌入容量大幅度提高。
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公开(公告)号：CN104850890A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510175608.2
申请日：2015-04-14
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06N3/02
摘要： 本发明公开了一种基于实例学习和Sadowsky分布的卷积神经网络参数调整方法，主要是在利用卷积神经网络训练分类模型的基础上，将特例样本的进一步分类问题归结为基于Sadowsky分布的感知问题，并从理论上证明了感知特征向量中存在Sadowsky分布；通过构造实例集合、Sadowsky分布搜索算法和满足Sadowsky分布的权值映射算法，来训练新的实例卷积神经网络；在分类决策时，两个卷积神经网络共同作用于样本，取概率最大值对应的标签作为分类的结果。本发明的方法能够在保证具有公共特征的样本分类正确的基础上，进一步提高特例样本的分类精度。
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公开(公告)号：CN104684040A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510103439.1
申请日：2015-03-09
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 一种基于模糊推理的Q学习车载网建立路由路径的方法，具体步骤包括：(1)网络初始化；(2)广播发送问候数据包；(3)源网络节点开始发送请求报文；(4)计算中间网络节点的信道等级；(5)更新路由请求数据包中的Q值；(6)判断当前网络节点s是否为目的网络节点，如果是，则执行步骤(7)，否则，执行步骤(4)；(7)建立正向路由信息；(8)判断路由回复数据包是否到达源网络节点，如果是，则执行步骤(9)，否则，执行步骤(7)；(9)发送数据包。本发明实现了模糊推理技术和路由技术的结合，根据模糊推理计算Q学习方法中的折扣率，能够依据车载网网络环境状态动态调整折扣率，从而加快建立车载网路由的速度。
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公开(公告)号：CN103559676A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310473762.9
申请日：2013-10-11
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种用于彩色图像的抗打印扫描的盲水印方法，主要解决了传统算法中水印嵌入容量低，鲁棒性弱，非盲提取模式等问题。本发明利用图像分块DCT变换的中频系数在统计中呈现出均值近似等于0的特性，根据嵌入的水印位对系数施加正、负偏移，并根据图像纹理特征自适应调节水印嵌入强度，实现在彩色图像蓝色通道中嵌入水印信息；在水印提取时，只需对图像蓝色分量进行分块DCT变换，统计相应中频系数的均值，并与0比较，就可得到嵌入的水印信息。本发明与传统抗打印扫描图像水印算法相比，在保证水印的高不可见性和强鲁棒性的前提下，提高了水印的嵌入容量，实现了盲提取，而且嵌入的水印信息对打印、复制和扫描通道是健壮的。
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公开(公告)号：CN115937423B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211602147.9
申请日：2022-12-13
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06T7/00 , G06T7/12 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种肝脏肿瘤医疗影像的三维智能重建方法，主要解决现有技术的肝脏肿瘤三维图像重建精度低的问题。其实现方案是：对医疗影像进行图像预处理，以统一不同场景下的数据差异并划分训练集和测试集；基于肝脏肿瘤的复杂特征构建基于边缘聚合模块和动态分层Transformer模块的肝脏肿瘤分割网络模型；将训练数据集输入网络模型中通过随机梯度下降方法进行训练；将测试数据输入到训练后的肝脏肿瘤分割网络中获得预测的肝脏肿瘤分割结果；对预测的分割结果通过图像后处理操作实现精准的三维肝脏肿瘤重建。本发明提升了网络学习效率以及肝脏肿瘤重建的精度，可用于对医学影像的AI自动分割。
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公开(公告)号：CN112380966B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011259221.2
申请日：2020-11-12
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于特征点重投影的单眼虹膜匹配方法。主要解决现有技术计算时间复杂度高，虹膜外区域影响匹配结果的问题。其方案是：采用摄像头获取单眼虹膜图像，并对其依次进行虹膜定位、特征提取、剔除边界信息的数据预处理；用每次预处理后的虹膜区域分割图像构成虹膜识别数据库；采用摄像头获取待识别单眼虹膜图像，对其进行数据预处理；将预处理后的虹膜区域分割图像B与虹膜识别数据库中的虹膜区域分割图像A进行匹配，根据匹配的特征点对估计单应矩阵。将图B中特征点重投影至图A空间，计算对应特征点平均位置偏差，并据此判断匹配是否成功。本发明实现了对虹膜区域的分割，并在保持匹配准确度的同时提高了匹配速度，可用于身份认证。
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