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[发明专利]租赁房屋推荐方法、装置及可读存储介质-CN202310142183.X在审
发明人：刘哲;于伯旋;任义烽 -专利权人：西京学院
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06Q30/0645 文献下载
摘要：本发明提供一种租赁房屋推荐方法、装置及可读存储介质，包括：从多个房屋租赁平台网站获取房屋租赁信息；获取不同类型的租赁用户；根据不同类型的租赁用户，对房屋租赁信息进行不同的整合，以得到不同的目标房屋推荐信息；将不同的目标房屋推荐信息推荐给相应类型的目标租赁用户。本发明提供的租赁房屋推荐方法、装置及可读存储介质，通过将多个房屋租赁平台网站获取的房屋租赁信息进行整合，并根据不同类型的租赁用户，利用整合的信息建立不同的租赁房屋推荐模型，然后根据不同的租赁用户，选择相应的租赁房屋推荐模型，以获取相应的房屋推荐信息，从而提高了租赁用户获取房屋推荐信息的准确度。
租赁房屋推荐方法装置可读存储介质

[发明专利]一种基于远心平行光源的傅里叶叠层显微成像装置及方法-CN202210319261.4在审
发明人：刘哲;于伯旋;贺雨洁;李成创;唐佳爱;刘硕;任义烽 -专利权人：西京学院
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G02B21/06 文献下载
摘要：本发明属于光学显微成像、计算成像技术领域，提出了一种基于远心平行光源的傅里叶叠层显微成像装置及方法，其装置包括从上至下依次包括显微物镜、套筒透镜、相机、载物台和远心平行光源阵列，其方法包括S1:相邻频谱圆的重叠率确定，计算出两个频谱圆之间的距离，装配基于远心平行光源的傅里叶叠层显微成像装置,S2:傅里叶叠层显微成像的重构。本发明采用了远心平行光源阵列代替原来的LED光源阵列，远心平行光源具有平行度好、准直度强，具有更好的相干性和角度精确控制，克服了杂散光对重构图像的影响，去除了重建图像存在的伪影、强度不均匀的问题，使得全视场成像波矢一致，重建图像伪像消失、图像更为清晰、且强度均匀。
一种基于平行光源傅里叶叠层显微成像装置方法

[发明专利]基于远心光学系统的反射式傅里叶叠层成像装置及方法-CN202210212298.7在审
发明人：刘哲;于伯旋;贺雨洁;李成创;唐佳爱;刘硕 -专利权人：西京学院
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G02B21/36 文献下载
摘要：本发明公开基于远心光学系统的反射式傅里叶叠层成像装置及方法，其装置包括双远心镜头、工业相机、多角度环形光源和载物台，载物台顶端固定有支撑架，工业相机和多角度环形光源均安装于支撑架上，其成像方法包括采集不同反射角度的图像、图像的畸变校正、图像降噪、图像增强和凸优化迭代频域合成；本发明综合了远心光学系统的低畸变和超宽景深、傅里叶叠层成像的大视场和高分辨率的特点，有效解决了晶圆表面缺陷检测要进行多次成像难题，能够一次性快速高效地实现对晶圆表面缺陷进行检测，检测平台结构简单、灵活，使用方便，可实现芯片晶圆表面缺陷的的高精度、大视场、宽景深、高效率的检测。
基于光学系统反射式傅里叶叠层成像装置方法

[发明专利]一种基于改进均值漂移算法的小麦病斑快速检测方法-CN202210737498.4在审
发明人：刘哲;于伯旋;任义烽 -专利权人：西京学院
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进均值漂移算法的小麦病斑快速检测方法，包括步骤1，利用k‑means算法把小麦病斑图像区域初步划分为绿色区域SG和非绿色区域步骤2，分别在SG区域任意选择一个中心点x1，在区域任意选择一个中心点y1，分别计算两个区域的均值漂移向量Mh(x)和Mh(y)；步骤3，利用x2＝x1+mh(x)和y2＝y1+mh(y)更新中心点：步骤4，重复步骤2～3，直至中心点不再发生改变；步骤5，设经过n步迭代后，两个区域的中心点稳定在xn和yn，设xi是小麦病斑图像中的任意一个像素点，分别计算xi到两个中心点的欧式距离，按照距离相近的原则，将xi划分到以距离最近中心点所属区域；步骤6，按照步骤(5)遍历完所有小麦病斑图像中的像素点后，完成小麦病斑图像的分割。本发明实现小麦病斑区域的快速分割和检测。
一种基于改进均值漂移算法小麦快速检测方法

[发明专利]一种强噪声医学图像超分辨率重建方法-CN202210343588.5在审
发明人：刘哲;于伯旋;贺雨洁;任义烽;李成创;唐佳爱;刘硕 -专利权人：西京学院
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开一种强噪声医学图像超分辨率重建方法，包括步骤一、获取医学图像并划分训练集和验证集，步骤二、构建生成式对抗神经网络，步骤三、利用训练集对生成式对抗神经网络进行训练，步骤四、利用验证集对训练后的生成式对抗神经网络进行验证；本发明有效地提取了高分辨率医学图像的深层空间特征和先验信息，重建结果无论在低层次的像素值上，还是高层次的抽象特征上都接近于真实的高分辨率医学图像，具备良好的视觉感受和客观评价质量。
一种噪声医学图像分辨率重建方法