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[发明专利]一种基于A*-遗传算法的目标阻碍因素环形区逐层优化搜索方法-CN202310513267.X在审
发明人： 吉琳娜;杨风暴;张红利 -专利权人：中北大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06Q10/047 文献下载
摘要：本发明涉及目标的动向估计，具体为一种基于A*‑遗传算法的目标阻碍因素环形区逐层优化搜索方法。本发明通过分析海面目标动向影响要素，将其进行指标集的划分，能够合理分析指标集，将其作为对目标航行影响较大的因素来分析目标动向，有效避免了一般因素对目标路径选择的影响，进而选择的路径为最可能航行的路径，以得到目标的动向，基于此本发明提出了基于阻碍因素环形区模型，并将其细粒度的划分为多个子区域，通过在阻碍因素环形区内研究目标航行过程中最有可能的路径，从而判断丢失目标的动向，即准确估计出目标的动向。
一种基于遗传算法目标阻碍因素环形区逐层优化搜索方法

[发明专利]一种基于博弈云模型的目标作战效能态势评估方法-CN201910662072.5有效
发明人： 吉琳娜;杨风暴;吕红亮;翟翔宇 -专利权人：中北大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于博弈云模型的目标作战效能态势评估方法，属于战场态势评估领域。首先，构建目标作战效能评估指标体系；其次，构造目标作战效能态势评估云模型，形成定量决策矩阵，求取相应的云期望与云熵向量矩阵；最后，利用博弈云模型分别求取最佳组合权重及博弈云重心向量，从而，确定博弈云加权偏离度，激活博弈云发生器，判断目标作战效能的性能状态；本发明解决指标体系权重不能随着战场环境变化而动态调整的问题，自适应确定最优组合权重，并在博弈云评估过程充分考虑各指标权重对作战效能影响，提高评估结果准确性。本发明主要用于（但不限于）战场态势评估。
一种基于博弈模型目标作战效能态势评估方法

[发明专利]基于多散斑图组合-调制的鬼成像优化方法-CN202010923096.4有效
发明人：王肖霞;杨风暴;吉琳娜;刘哲 -专利权人：中北大学
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及鬼成像的优化，具体为基于多散斑图组合‑调制的鬼成像优化方法，其利用桶探测器值的大小对照射到目标物体上的多个散斑图进行排序，使相邻散斑图间差异性减小；通过对相邻散斑图间的叠加以及对应桶探测器值的调制，有效降低待关联数据间冗余和数量，并利用不同的关联运算规则实现对目标物体的重构。数值仿真结果表明，对于目标图像“G”，在总采样次数4000次、4个相邻散斑图组合方式下，所提方法与未组合‑调制下传统鬼成像、差分鬼成像和正负调制鬼成像的峰值信噪比/对比度分别提升了21.7%/27.3%、8.3%/17.8%和14.7%/25.7%；通过对20幅目标图像的数值模拟与结果分析，发现峰值信噪比/对比度提升率分别在15%和30%以上的占比为90%/85%和50%/55%，说明该方法具有很好的泛化能力。
基于多散斑图组合调制成像优化方法

[发明专利]红外与可见光视频的拟态分层融合方法-CN202210635371.1在审
发明人： 吉琳娜;杨风暴;郭小铭 -专利权人：中北大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明涉及可见光和红外视频融合方法，具体为红外与可见光视频的拟态分层融合方法。首先，研究拟态章鱼的多拟态变换过程，剖析其多拟态原因；其次分析视频融合一般性过程与拟态章鱼多拟态过程之间的相似性，建立二者间对应关系，并确定视频拟态融合过程中的拟态变元类型及功能；然后对拟态变元进行分层，基于余弦相似性和加权思想构造融合有效度函数来逐层分析比较不同变元对各类差异特征的融合效果，从而分层选择最优拟态变元；最后通过变元间的优化组合实现红外与可见光视频的拟态分层融合。实验结果表明，本文方法在视频整体保留红外典型目标和可见光结构细节方面取得了显著成果，并且在定量分析和定性评价方面明显优于其他单一融合方法。
红外可见光视频拟态分层融合方法

[发明专利]一种基于集值映射的双模态红外图像分块多算法优化融合方法-CN201910178779.9有效
发明人：杨风暴;胡鹏;吉琳娜;王肖霞;郑志华 -专利权人：中北大学
申请日： 2019-03-11 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明一种基于集值映射的双模态红外图像分块多算法优化融合方法，该方法根据双模态红外图像的图像特点和成像机理构建用于描述两类图像互补信息的差异特征集；其次，对待融合图像进行几何分块并根据差异特征集的元素提取各块的差异特征，经归一化后利用条件取大规则确定各块的显著差异特征；而后，选取性能优越的融合算法构建融合算法集，通过构建更通用的融合有效度公式和更合理数理统计的方法建立起差异特征与融合算法间的映射关系；进一步利用建立的映射为各块配置最佳融合算法并进行分块融合；最终，将各融合图块进行拼接处理形成一幅完整的融合图像。本发明提高了差异特征驱动融合的针对性，克服了基于先验知识选择算法的不可预见性局限。
一种基于映射双模红外图像分块算法优化融合方法

[发明专利]基于非参数估计的差异特征频次分布构造方法-CN202010242120.8有效
发明人： 吉琳娜;杨风暴;张雅玲;郭小铭 -专利权人：中北大学
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明涉及双模态红外图像的差异特征频次分布构造，具体为基于非参数估计的差异特征频次分布构造方法，构造的频次属性可作为融合算法的选取依据，进而结合类型、幅值属性选择合适的融合算法，提高双模态红外图像的融合质量，解决只考虑基于类型和幅值两个属性选择融合算法而导致融合结果产生偏差的问题。对于动态探测场景，图像帧间各属性变化复杂，基于传统映射的融合模型无法随差异特征各属性的变化而动态调整算法，导致融合效果差甚至失效。因此，只有根据差异特征多个属性选择合适的融合算法，才能提高双模态红外图像的融合质量，所以本发明中差异特征频次分布的构造对于下一步实现图像精准融合至关重要。
基于参数估计差异特征频次分布构造方法

[发明专利]一种基于标准化全连接残差网络的空战目标威胁评估方法-CN201910662593.0有效
发明人： 吉琳娜;杨风暴;翟翔宇;吕红亮 -专利权人：中北大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于标准化全连接残差网络的空战目标威胁评估方法，属于战场态势评估领域。首先进行仿真实验标记数据，构建训练集与测试集存储于CSV文件中，其次在TensorFlow数据库下构建标准化全连接残差网络，包括构建读取CSV文件数据的图、残差网络层和标准化全连接残差网络图，最后创建TensorFlow会话，训练网络模型并测试，分析网络性能，对模型进行验证。本发明解决了其他空战目标威胁评估方法因缺乏对大样本数据的自学习推理能力而导致评估结果不准确的问题，可以自学习输入数据的分布，挖掘隐藏在数据中的规律，训练好的模型可以准确评估空战目标威胁。本发明主要用于（但不限于）战场态势评估。
一种基于标准化连接网络空战目标威胁评估方法

[发明专利]基于差异特征幅值区间融合有效度分布的双模态红外图像融合算法选择方法-CN202010241703.9有效
发明人： 吉琳娜;杨风暴;郭喆;张雅玲;郭小铭 -专利权人：中北大学
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及双模态红外图像的融合，具体为基于差异特征幅值区间融合有效度分布的双模态红外图像融合算法选择方法，（1）通过选取红外偏振与光强图像的主要差异特征，提取了差异特征的幅值；（2）通过对差异特征幅值的区间划分，确定了算法在不同幅值区间下的融合有效度，据此构造了融合算法的差异特征幅值融合有效度分布；（3）根据构造的融合算法的差异特征幅值融合有效度分布，能够从多种融合算法中优化选择出融合效果相对最好的算法，克服了一般主观定性分析算法与图像差异特征之间的关系选择融合算法存在的局限性，为融合算法的优化选择提供新的客观依据，更为研究多特征幅值融合有效度分布合成提供了理论基础。
基于差异特征区间融合有效分布双模红外图像算法选择方法

[发明专利]基于直觉可能性集的图像差异特征属性融合有效度分布构造及合成方法-CN201910343217.5有效
发明人： 吉琳娜;杨风暴;刘哲;郭喆;张雅玲 -专利权人：中北大学
申请日： 2019-04-26 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提出基于直觉可能性集的差异特征属性融合有效度分布构造及合成方法。首先，确定差异特征的类型，计算融合图像与源图像间差异特征幅值的距离，根据算法对各差异特征幅值的融合效果，将其距离分为好、坏、非好非坏3个区间并作为算法对各差异特征融合有效度的直觉可能性集，提出基于直觉可能性集的融合有效度分布构造方法；其次，对于每一差异特征的多个幅值区间，提出一种基于直觉可能性集排序的分布合成方法，计算各算法在差异特征不同幅值区间上的融合有效度得分情况以及算法对各差异特征幅值融合有效度的综合评价值，以此为据对于不同的差异特征，选取融合效果较好的融合算法。
基于直觉可能性图像差异特征属性融合有效分布构造合成方法

[发明专利]一种红外光强与偏振图像多类变元组合的融合方法-CN201711202003.3有效
发明人： 吉琳娜;杨风暴;吕胜;郑志华;王向东;郝晋萍 -专利权人：中北大学
申请日： 2017-11-27 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种红外光强与偏振图像多类变元组合的融合方法，包括以下步骤：S1：对采集图像特征进行类型分类；S2：将采集的图像的融合过程分成四类变元组；S3：建立四类变元组和三类图像特征的一一映射关系；S4：将建立变元组与图像特征之间的多个独立的一一映射关系，利用决策树方法建立以图像特征为起点，以变元组内变元为子结点的多集值映射关系；S5：利用边缘、纹理、亮度特征提取方法对图像进行特征提取并计算其特征幅值，并计算两类图像特征之间的差异特征幅值的绝对值；S6：将S5所得到的差异特征顺序关系输入到S4所得到的公式(2)中，可以得到四类变元组每个变元组内变元的选择情况。
一种红外光偏振图像多类变元组合融合方法

[发明专利]一种基于互补关系的红外偏振与光强图像多算法2D-VMD内嵌式融合方法-CN201710653448.7有效
发明人：杨风暴;吉琳娜;孙豫峰;张雷;王建萍;王肖霞;刘哲 -专利权人：中北大学
申请日： 2017-08-02 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于红外图像融合领域，具体为一种基于互补关系的红外偏振与光强图像多算法2D‑VMD内嵌式融合方法。首先，采用灰度均值和局部标准差提取融合图像与红外偏振图像差值图和红外光强图像亮度和轮廓特征，采用Canny算子和能量拉普拉斯算子提取融合图像与红外光强图像差值图和红外偏振图像边缘和细节特征；其次，构建基于特征相似性的算法融合性能评价指标；接着，根据不同算法融合性能评价指标值，确定算法间互补关系；然后，根据红外偏振与光强图像特征，确定MSGT和NSST间内嵌顺序，获得高频特征融合图像；最后采用2D‑VMD实现低频特征融合图像和高频特征融合图像最终结合，获得最终融合图像。本发明用于但不限于红外图像融合领域。
一种基于互补关系红外偏振图像算法 vmd 内嵌式融合方法

[发明专利]一种双模态红外图像差异特征指数测度的多算法融合方法-CN201710034248.3有效
发明人：杨风暴;孙豫峰;张雷;郝晋萍;吉琳娜;王肖霞 -专利权人：中北大学
申请日： 2017-01-17 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种双模态红外图像差异特征指数测度的多算法融合方法，首先选择红外偏振与光强图像间差异特征类型，主要为亮度、细节、边缘和轮廓等；根据差异特征类型，选择局部能量取大、非下采样剪切波和多尺度引导滤波分别对源图像进行融合；分别计算两类图像的局部均值、局部拉普拉斯能量和局部标准差；利用两类图像的局部均值、局部能量拉普拉斯和局部标准差，计算各差异特征指数测度；构建差异特征指数测度协方差矩阵，计算协方差矩阵的特征值和特征向量，选择最大特征值对应的特征向量作为各算法权重，实现多算法融合同时保留红外偏振与光强图像的高亮度、多细节、清晰度高的边缘和轮廓特征的融合，显著提高多算法融合的融合效果。
一种双模红外图像差异特征指数测度算法融合方法

[发明专利]一种红外光强与偏振图像融合方法-CN201710034250.0有效
发明人：杨风暴;吉琳娜;董安冉;王建萍;郝晋萍;王肖霞 -专利权人：中北大学
申请日： 2017-01-17 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显著性迁移与细节分类的红外光强与偏振图像融合方法。首先对源图像进行非下采样轮廓波变换（NSCT）的多尺度分解；其次，对分解所得低频分量进行显著性检测，并以显著性图像百分位数进行活动阈值分割，确定显著区；然后，将偏振特有低频显著区迁移到低频融合图像中，其余低频部分作为背景区以取大规则保留强度信息；高频分量利用相位一致性及其阈值分为边缘轮廓类和纹理细节类，并分别利用相位一致性和局部标准差对相应两类细节融合；最后，通过NSCT逆变换重构出最终融合图像。本发明能够将源图像显著亮暗特征和较多的细节信息有效地融合到一幅图像中，主要用于（但不限于）红外光强和偏振图像的融合。
一种基于显著迁移细节分类红外光偏振图像融合方法

[发明专利]一种序列图像变化检测的伪变化目标去除方法-CN201510952142.2有效
发明人：杨风暴;王建萍;刘冰清;郎文杰;吉琳娜;李亦军;闫仕侬 -专利权人：中北大学
申请日： 2015-12-18 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种序列图像变化检测的伪变化目标去除方法，本发明属于序列图像变化检测技术领域，目的是解决现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息且伪变化目标排除率低的技术问题，本发明采用的技术方案为：首先将序列图像中具有伪变化目标的第一帧作为样本进行分块并计算各块的特征；然后对各特征进行矢量分析，训练出用于伪目标去除的双向圆锥形决策规则进行决策，最后利用帧间变化对该规则进行自适应递推。本发明解决了现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息，不适用于目标较少或目标类型不统一甚至类型未知的情况，且伪变化目标排除率低的技术问题，并提出了一种双向圆锥三维矢量分析的伪目标去除方法。
一种序列图像变化检测目标去除方法

[发明专利]一种基于结构相似度约束的红外偏振与光强图像融合方法-CN201610540101.7有效
发明人：杨风暴;张雷;吉琳娜;王建萍;郭喆;吕胜 -专利权人：中北大学
申请日： 2016-07-08 - 公布日： 2018-09-18 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构相似度约束的红外偏振与光强图像融合方法。本发明公开了一种采用结构相似度的多尺度红外偏振与光强图像融合方法，属于红外图像融合领域，本方法利用多尺度高斯滤波器获得红外偏振低频图像，滤波前后的图像相减获得红外偏振图像高频特征，分解时加入结构相似度指标评判低频图像与原红外偏振图像相似度，当相似低于阈值时，完成红外偏振高频特征提取停止分解，保证了红外偏振图像的边缘和纹理等特征最大限度得以提取，最大程度减少高频信息损失；将分解的红外偏振图像的高频特征图像叠加至红外光强图像。该方法克服了现有方法在融合中容易造成亮度、轮廓、边缘和纹理等特征丢失过多问题，完整的保留红外光强图像特征和较完整地保留了红外偏振图像特征，方法简单且有效。
一种基于结构相似约束红外偏振图像融合方法

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