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公开(公告)号：CN119559059A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411441389.3
申请日：2024-10-16
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明属于图像融合领域，尤其为一种基于非下采样轮廓波变换的偏振光谱图像融合方法。该方法具体包括如下步骤：S1，通过偏振光谱成像系统对偏振光谱图像采集，获取四个不同线偏振角度(0°，45°，90°和135°)的光谱图像和光强图像I。S2，计算出图像相应的斯托克斯参数，得到相应的Q，U和DoLP图像。S3，对Q和I图像采用非下采样轮廓波变换分解，低通子带取均值，高通子带通过幅值最大规则进行初步融合，获得偏振特征S，最后对S图像和强度图像进行非下采样轮廓波变换分解，对分解所得低通子带采用改进脉冲耦合神经网络的方法融合；对高通子带采用基于局部模式谱特征的加权融合规则进行融合。
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公开(公告)号：CN119357571A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411919709.1
申请日：2024-12-25
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于能量扩散模型的缺失交通流量数据处理方法及系统，属于智慧交通数据处理技术领域对输入的传感器数据进行数据预处理，基于道路网络节点间的能量流动扩散关系对缺失流量位置进行定位和插补，通过道路网络节点间的能量流动扩散关系，模拟道路网络节点间真实能量流动变化，构建能量扩散模型，输出插补后的合成数据集。本发明利用能量流动原理，结合道路网络节点流量特征进行交通缺失流量趋势插补，解决了能量流动采样中的信息缺失问题。
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公开(公告)号：CN119130788A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411311165.0
申请日：2024-09-20
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06T3/4015 , G06T3/4007 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于偏振图像处理技术领域，尤其为一种基于深度学习的彩色偏振图像去马赛克图像融合方法，包括以下步骤：S1：构建彩色偏振图像去马赛克卷积神经网络模型，对像素值缺失的彩色偏振图像数据去马赛克处理，生成四个不同偏振角度的全色偏振图像，所述卷积神经网络模型由两个子网络彩色去马赛克网络和偏振去马赛克网络构成。本发明可以有效解决现有彩色偏振图像CPFA数据的像素插值问题，提高彩色偏振图像清晰度，弥补动态环境下偏振成像的技术弊端，提出的基于注意力机制彩色偏振图像，分析了彩色强度图像和的彩色偏振度图像表达成像目标信息的差异性，针对性的引入注意力机制模块，使得到的融合图像相比传统融合图像具有更好的质量。
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公开(公告)号：CN118590329B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411073725.3
申请日：2024-08-07
Applicant: 长春理工大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种网络攻击检测中数据不均衡问题方法及装置，涉及数据处理领域，可解决罕见攻击的检测能力不足的问题。该方法包括：将攻击信息进行预处理，获得用于特征提取和模型训练的不同种类训练数据，攻击信息包括存在不均衡特征的不同种类网络入侵攻击行为的信息；将不同种类训练数据输入至条件扩散模型训练模块进行稀释统计属性以及重建分布信息处理，获得网络条件扩散NCDiff模型；将结合攻击类型类别标签的随机噪声数据输入至NCDiff模型，获得存在不均衡性质的攻击类型数据；根据攻击类型数据和原有训练数据进行网络攻击检测，确定是否存在网络入侵攻击行为。显著提高了网络攻击检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117132860A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311083395.1
申请日：2023-08-25
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 多维度偏振图像小波变换图像融合目标识别方法属于目标图像探测技术领域。现有技术在小波变换、图像融合过程中存在部分偏振信息丢失等问题。本发明采用改进型局部能量融合规则分别对AOP、DOLP分解后的同级的两幅高频子图像、两幅低频子图像进行融合，包括对两幅高频子图像承载的高频信息进行中值滤波，之后进行方差匹配度加权融合处理，以及对两幅低频子图像承载的低频信息进行局部能量规则处理。本发明在滤除噪声的同时，避免滤除有用信息，相比于现有技术进一步改善了部分偏振信息丢失问题，在图像融合过程中，最大限度提取各信道中的有用信息，最后综合成高质量的图像，提高了源图像信息的利用率，提升了源图像的空间分辨率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114836802A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210421824.0
申请日：2022-04-21
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本申请提供了一种微纳疏水结构的黏附性复合加工方法，包括：设置若干预设参数并且根据低黏附性的需求或者高黏附性的需求选择不同的预设参数，以及根据选择的预设参数在待处理工件上机械刻划出微米级沟槽阵列结构，得到微米级处理工件；构建微米级处理工件为阳极的阳极氧化池，采用预设氧化电压的直流电源进行阳极氧化反应，持续预设反应时长，得到符合低黏附性的需求或者高黏附性的需求的双尺度微纳米复合工件。本申请可通过调整预设参数、预设氧化电压和预设反应时长来调控双尺度微纳米复合工件的尺寸和形貌特征，以此获得符合需求的黏附性可控的超疏水表面，以及所需设备简单、易于加工、加工周期短、耗费成本低、稳定性强并且可大规模生产。
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公开(公告)号：CN113176184A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110409567.4
申请日：2021-04-16
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明一种海面目标pBRDF测量的模拟装置及其使用方法，属于偏振光散射特性测量分析和光电成像技术领域，包括地面旋转测量架、海面场景模拟装置、偏振光发射系统、接收系统以及信息处理系统，其中偏振光发射系统、接收系统放置在地面旋转测量架上；接收系统与信息处理系统电学连接。本发明可在室内利用水汽和NaCl颗粒对海洋表面生成的雾气进行模拟，可根据实验装置测量结果建立不同盐粒浓度下不同水雾湿度的海面目标pBRDF数据库，还可以模拟空中云雾，为相应研究提供一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN109064508B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201811017716.7
申请日：2018-09-03
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明公开了一种激光光斑检测方法及系统。所述方法包括：获取多帧连续的背景图像和光斑图像；计算背景图像的总体平均像素值和帧平均图像；计算第一噪声基线值；确定光斑图像的第一光斑区域和第二光斑区域；计算第二噪声基线值和第三噪声基线值；计算第一质心坐标和第一光斑半径；计算第二质心坐标和第二光斑半径；判断第一光斑半径与第二光斑半径的差值是否大于预设误差值；若是，则改变第一光斑区域和第二光斑区域的大小，并返回计算第二噪声基线值和第三噪声基线值；若否，则依据第一质心坐标、第一光斑半径、第二质心坐标和第二光斑半径确定光斑图像的质心坐标和直径。采用本发明的方法或系统能够提高激光光斑的检测精度。
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公开(公告)号：CN111458046A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010324751.4
申请日：2020-04-23
Applicant: 长春理工大学
IPC: G01J11/00
Abstract: 一种基于单相机的激光空间分布特性动态监测方法，属于空间光电动态测试技术领域，为了解决现有技术存在的问题，启动跟踪转台，对移动的目标靶板进行捕获和跟踪，宽光谱相机按照预定的固定频率进行内触发模式成像，并将视频图像提供给转台控制器；在对目标靶板跟踪过程中，激光照射器发射的红外激光脉冲照射到目标靶板上，宽光谱相机输出的图像分为两路，其中一路图像作为跟踪图像提供给转台控制器，使其按照跟踪图像的频率调整和控制跟踪转台的视轴，保持对目标靶板的跟踪状态；同时，另一路图像作为目标靶板和红外激光光斑的监测图像送到存储单元进行存储；本方法在对各类动态目标的光电特性进行实时跟踪及成像监测的系统中均可广泛应用。
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公开(公告)号：CN109379532A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811167880.6
申请日：2018-10-08
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明公开一种计算成像系统及方法，计算成像系统包括：带有单透镜镜头的CCD相机、数据通信接口、第一控制器、存储器、第二控制器；数据通信接口与CCD相机相连，第一控制器与数据通信接口相连，存储器与第一控制器相连，第二控制器分别与第一控制器、存储器相连，本发明通过上述设置既简化现有前端镜头的光机结构，又无需利用计算机进行图像复原，实现整体轻型化，还提高复原精度。
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