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[发明专利]基于高阶统计模型的图像最优化显示方法-CN201710497220.3有效
发明人：牛毅;李宜烜;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-06-26 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高阶统计模型的最优化显示算法，主要解决现有高动态图像低动态映射时信息损失较大，易造成重要信息细节丢失的问题。其实现步骤为：1)统计待映射图像中像素点对的出现概率；2)定义降阶显示过程中造成的对比度失真；3)根据像素点对的出现概率和降阶显示过程中造成的对比度失真建立整体失真模型；4)定义最大的色调误差；5)通过高阶动态规划求解最小对比度失真，进而求取最优映射函数；6)根据最优化映射函数，完成映射操作。本发明可有效降低图像低动态映射时信息的损失，通过加入色调误差保护机制，确保重要语义信息的细节不会损失，且运算复杂度低并行性好，易于实时实现，可用于高动态图像的低动态映射及显示。
基于统计模型图像优化显示方法

[发明专利]一种定量化研究城市森林对PM2.5净化作用的方法-CN201610406174.7有效
发明人：左舒翟;任引;石光明 -专利权人：中国科学院城市环境研究所
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于森林管理技术领域，涉及一种基于遥感影像数据和气象站点及森林调查资料数据相融合的森林生态功能定量化研究方法。从城市区域尺度出发，依据MODIS遥感影像反演得到PM2.5平均浓度空间分布图，使用空间统计分析方法，定量分析各影响因子间的直接和交互作用大小。该方法主要由生成PM2.5平均浓度空间分布图、PM2.5平均浓度数据和各生态因子数据的空间匹配融合、选择合适分析阈值识别冷热点区域、锁定主要影响因子并改造4大阶段组成。本方法数据获取途径较简单且成本较低，反演操作简单具有推广性，而且对各影响因子影响力的定量化结果为城市森林管理者改善城市森林布局提供了指导思想和科学基础。
一种量化研究城市森林 pm2 净化作用方法

[发明专利]基于多视幅度统计特性的SAR图像无参考质量评价方法-CN201710598854.8有效
发明人：吴金建;马居坡;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-07-21 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多视幅度统计特性的SAR图像无参考质量评价方法，主要解决现有技术实施难度高、稳定性低的问题。其实现方案是：1.从SAR图像数据库中提取训练样本和测试样本；2.计算SAR图像全局等效视数、局部最大等效视数及它们的比值；3.计算SAR图像的模糊相关系数；4.选取SAR图像中的匀质性区域拟合平方根伽马分布；5.提取所有样本的特征向量；6.设定特征向量的阈值，对噪声图像进行分类；7.对不同噪声污染类型的SAR图像分别训练质量评价预测模型；8.计算测试样本的质量值；9.根据测试样本质量值判断测试样本的质量。本发明极大地提高了SAR图像质量评价的实用性与准确性，可用于SAR图像的筛选。
基于幅度统计特性 sar 图像参考质量评价方法

[发明专利]基于语义定义的目标识别网络设计方法-CN201810465726.0有效
发明人： 石光明;谢雪梅;高大化;毛思颖;马丽华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-05-16 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于语义定义的目标识别网络设计方法，主要解决现有目标识别网络需要大数据驱动，能耗高，费时间，泛化能力和迁移性弱的问题。其实现方案是：1.定义语义的层级化结构以及基于人类感觉的语义基元；2.根据人类初级视皮层V1的视觉神经元分别设计不同类型的可以执行不同功能的基层语义神经元，分别负责检测水平线、垂直线、斜线、直线、弧线、三角形、四边形、多边形和颜色；3.按照需要识别目标的层级语义，逐层构建语义识别网络；4.用语义识别网络对图片进行识别。本发明是基于脑启发的，不需要大数据驱动，能耗低，并具有很高的泛化能力和迁移性，可用于对多种目标的识别。
基于语义定义目标识别网络设计方法

[发明专利]基于物理成像模型的彩色图像去马赛克方法-CN201710557660.3有效
发明人：刘丹华;郭宇飞;高大化;宋雪岩;张楷伟;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-07-10 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于物理成像模型的彩色图像去马赛克方法，主要解决现有去马赛克方法重构后图像的边缘色彩的准确度不高，抗噪能力不好的问题。其技术方案包括：1.利用色彩滤波阵列CFA对原彩色图像进行采样，得到马赛克图像；2.对马赛克图像利用彩色图像的物理成像模型联合空间对齐性和稀疏特性，建立1,2‑范数的正则优化数学模型；3.使用基于交替方向框架的迭代收缩阈值方法求解1,2‑范数的正则优化数学模型，得到全彩色图像。本发明有效提高了边缘色彩的准确度，在图像的峰值信噪比，抗噪能力以及视觉质量上都有了较大的提升，可用于数码相机中图像的获取和恢复。
基于物理成像模型彩色图像马赛克方法

[发明专利]基于类凸集投影算法的图像恢复方法-CN202010060321.6在审
发明人：武宇喆;牛毅;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类凸集投影算法的图像恢复算法，用于解决现有图像恢复网络特征图中存在大量噪声的问题。实现步骤为：1)构建训练样本集和测试样本集；2)构建显示的特征去噪模块；3)构建基于类凸集投影算法的图像恢复网络模型PL‑DSR；4)对PL‑DSR网络模型进行训练；5)对PL‑DSR网络模型进行测试；6)生成恢复图像。本发明基于传统的凸集投影算法构建一种显示的特征去噪模块，用于对特征图中的噪声进行抑制，将其引入到经典EDSR网络中，构建出基于类凸集投影算法的图像恢复网络PL‑DSR。该网络可以有效的抑制特征图中的噪声，提取到结构化更加清晰的特征，在减少模型复杂度的同时进一步提升了恢复效果和人的视觉感官体验，可用于完成摄影、影视作品的后期制作加工。
基于类凸集投影算法图像恢复方法

[发明专利]一种零温度系数偏置点的基准电压源-CN202010040053.1在审
发明人：李先锐;张凯;石光明;张犁;吴金健 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G05F1/567 文献下载
摘要：本发明公开了一种零温度系数偏置点的基准电压源，包括电流源产生电路、运算放大器电路和基准产生电路。通过电流产生模块产生运放所需的与温度工艺无关的偏置电流，运放通过输出电压将NMOS管偏置在零温度系数点，使其产生一个与温度无关的栅源电压，此电压便是最终的基准电压。本发明能够简化电路结构，提高电路工作频率，降低基准电压温度系数，使得基准电压在很宽的温度范围内保持稳定的输出，适用于大多数需要基准电压源的模拟和数字电路中。
一种温度系数偏置基准电压

[发明专利]基于稀疏学习与遗传算法相结合的神经网络剪枝方法-CN201911348985.6在审
发明人：李甫;石光明;汪振宇;谢雪梅 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏学习与遗传算法相结合的神经网络剪枝方法，主要解决神经网络对存储资源和计算资源消耗大的问题。其实现方案是；通过稀疏学习的方式训练神经网络，得到稀疏化的网络结构；利用遗传算法以及一种动态可调节的评价因子对训练好的神经网络中潜在的子网络进行启发式搜索，并在适应度函数的引导下自动搜索出符合需求的最佳子网络；将得到的最佳子网络进行再训练得到最终剪枝结果。本发明减少了神经网络对存储资源和计算资源消耗，保证了剪枝后网络的精度，能实现可调节剪枝，可用于神经网络的压缩。
基于稀疏学习遗传算法相结合神经网络剪枝方法

[发明专利]基于特征冗余分析的神经网络跨层剪枝方法-CN201810474089.3有效
发明人：董伟生;杨文慧;毋芳芳;石光明;谢雪梅;吴金建 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征冗余分析的神经网络跨层剪枝方法，主要解决现有技术对扩张残差单元进行逐层剪枝会造成深度卷积层信息丢失的问题。其实现方案是：1)获取训练样本集；2)构建44层卷积神经网络；3)更新44层卷积神经网络参数；4)判断初始训练的更新次数是否达到100次：若是，则得到训练好的44层卷积神经网络，对训练好的44层卷积神经网络进行跨层剪枝，执行5)；否则，返回3)；5)对剪枝后的稀疏网络进行微调训练；6)判断微调训练的更新次数是否达到40次：若是，则得到微调后的稀疏网络，否则，返回5)。本发明减少神经网络中神经元或特征的退化，降低了神经网络的参数和存储尺寸，可用于移动端和嵌入式设备中。
基于特征冗余分析神经网络剪枝方法

[发明专利]基于混合高斯分布的杂波抑制方法-CN201710629222.3有效
发明人：赵光辉;姜艳娜;李丽萍;王棪腾;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合高斯分布的杂波抑制方法，主要解决现有技术对频谱较宽的杂波抑制效果不好，对目标周围杂波抑制不掉的问题。其方案是：1)接收回波数据；2)对回波数据做动目标显示处理；3)对动目标显示处理后的数据做二维傅里叶变换；4)统计二维傅里叶变换后的纯杂波数据获得杂波混合高斯模型；5)用混合高斯对消法对二维傅里叶变换后的含有目标和杂波的数据做杂波抑制处理；6)对杂波抑制处理后的数据做质心凝聚处理得到目标数据矩阵。本发明能抑制掉任何多普勒分布的杂波，具有通用性好和精确性高的优点，可用于雷达回波信号的目标检测。
基于混合分布抑制方法

[发明专利]基于稀疏表示的杂波抑制方法-CN201710628956.X有效
发明人：赵光辉;李丽萍;姜艳娜;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏表示的杂波抑制方法，主要解决现有技术运算复杂度高的问题。其方案是：1)产生线性调频信号；2)产生具有对数分布的杂波数据；3)由产生的线性调频信号和杂波数据构建回波信号；4)对构建的回波信号进行滤波；5)对滤波后的输出数据进行匹配滤波；6)对匹配滤波后的数据进行稀疏约束，建立稀疏条件约束模型；7)对建立的稀疏条件约束模型利用交替迭代法进行求解，输出滤波器最优加权因子和杂波抑制后的回波数据。本发明增加了稀疏约束，不需要进行杂波中心谱估计，具有计算方法简单，运算复杂度小的优点，可用于雷达回波信号的目标检测。
基于稀疏表示抑制方法

[发明专利]线段编码的结构光深度获取方法-CN201810444739.X有效
发明人：李甫;蒋景松;张志峰;石光明;陶青龙;李泉录;张天娇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G01B11/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种线段编码的结构光深度获取方法，主要解决现有时间编码方法耗时过长、无法动态测量场景深度信息的问题。其实现方案为：设计单帧复合网络模板P；将P投射到目标物体，并对该目标物体进行拍摄，获得变形图像；将变形图像传输至计算机，通过计算机从变形图像中分离得到码字图以及线段网格图利用分离出的线段网格图进行线提取，得到线段网格图；根据分离得到的码字图进行解码，通过解码水平与竖直线段交点处的码字来求解与模板中匹配的线段；根据线面相交原理，利用线段间对应关系，计算待测物体的深度信息值。本发明能动态获取场景深度信息且具备较高的精度，可用于工业监控、医学科学、人机交互、虚拟现实及3D打印。
线段编码结构深度获取方法

[发明专利]基于结构稀疏的高光谱图像重建方法-CN201710177248.9有效
发明人：董伟生;流水;傅发佐;石光明;谢雪梅 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-03-23 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构稀疏的光谱图像重建方法，主要解决现有方法难以精确恢复光谱图像和算法复杂度高的问题。其实现步骤是：1.采用离散余弦变换重建图像，2.对重建图像进行反投影并计算其相似图像块的索引和权重；3.对反投影图像块分类；4.对分类后的每一类图像块的空间域字典和光谱域字典进行学习，并计算光谱域稀疏系数；5.计算阈值并将光谱域稀疏系数与阈值进行比较，将稀疏系数中小于阈值的元素置零，其余元素不变；6.利用阈值处理后的稀疏系数重建高光谱图像；7.循环执行步骤2‑6，得到最终重建的高光谱图像。本发明重建的高光谱图像清晰，且边缘更锐利，同时，降低图像重建的时间复杂度，可用于采样的光谱图像恢复。
基于结构稀疏光谱图像重建方法

[实用新型]一种普外科墙面吸附式手术拉钩架-CN201920745174.9有效
发明人： 石光明 -专利权人： 石光明
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： A61B17/02 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种普外科墙面吸附式手术拉钩架，包括连接板和侧翼连接板，连接板的左右两端均固定安装有侧翼连接板，连接板和侧翼连接板的背面均固定安装有吸盘，连接板正表面的左右两端均开口设置有卡口，卡口的内部嵌入设置有限位块，限位块的正表面固定连接有固定杆，固定杆的另一端无缝焊接有调节柱，调节柱的一侧无缝焊接有螺纹层，螺纹层的外侧嵌套设置有操作环，操作环的外侧嵌套设置有拉钩。本实用新型可吸附在墙面上固定使用，不需要医务人员用手拉着，更加省时省力，同时可调整拉钩的拉手长度和角度，具有广泛的实用推广价值。
一种外科墙面吸附手术拉钩

[发明专利]基于FPGA的高动态图像压缩处理系统-CN201810443557.0有效
发明人：李甫;胡晨光;牛毅;朱才喜;杜曜辛;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： H04N19/423 文献下载
摘要：本发明公开一种基于FPGA的高动态图像压缩处理系统，主要解决现有技术实时性低、赖高功耗平台以及便携性差的问题。其包括高动态图像采集单元(1)、数据传输单元(2)、高动态图像压缩单元(3)和图像显示单元(4)；高动态图像采集单元获取高动态图像数据后通过数据传输单元传输到高动态图像压缩单元中，高动态图像压缩单元将高动态图像压缩为低动态图像后通过数据传输单元传输到图像显示单元中进行显示。本发明对图像熵最大高动态图像压缩算法进行了硬件加速，提高了系统的处理速率和数据吞吐率，利用基于FPGA的嵌入式平台提高了系统的便携性，降低了系统功耗，可用于嵌入式环境下高动态图像压缩技术中。
高动态图像数据传输单元压缩单元图像显示单元压缩处理系统采集单元便携性嵌入式环境嵌入式平台数据吞吐率动态图像系统功耗压缩技术压缩算法硬件加速传输高功耗实时性速率和图像熵可用压缩