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[发明专利]基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络的图像分类方法-CN202310618438.5在审
发明人：刘梦琨;焦李成;刘旭;李玲玲;刘芳;候彪;郭雨薇;杨淑媛;张向荣 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络的图像分类方法，包括：步骤1：获取原始遥感图像，对原始遥感图像进行标准化预处理，得到待测遥感图像；步骤2：将待测遥感图像输入至已训练的分类网络模型中，得到原始遥感图像的场景分类结果；其中，分类网络模型采用基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络。本发明的图像分类方法，利用基于香农块注意机制的多尺度轮廓波网络实现遥感图像的场景分类，该网络通过空域中的卷积神经网络和频域的Contourlet特征学习的优势，可以实现对遥感图像的多尺度、多方向的特征提取，从而提高分类精度；其次，通过Contourlet池化很好地保留了图像的边缘和纹理细节信息，也在一定程度上提升了遥感图像的分类效果。
基于香农注意机制尺度轮廓网络图像分类方法

[发明专利]基于多尺度轮廓波并行反向注意网络的图像分割方法-CN202310678492.9在审
发明人：刘梦琨;焦李成;李玲玲;刘旭;刘芳;杨淑媛;王爽;候彪 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度轮廓波并行反向注意网络的图像分割方法，涉及图像处理技术领域，包括：获取待分割图像；使用多尺度轮廓波并行反向注意网络中的特征聚合模块提取待分割图像的空域特征、频域特征和频域增强后的特征，通过多尺度轮廓波并行反向注意网络中的并行部分解码器将频域增强后的特征进行聚合，得到全局映射图；根据多尺度轮廓波并行反向注意网络中的反向注意力模块，将全局映射图结合空域特征、频域增强后的特征和频域特征逐层获取反向注意力特征，将反向注意力特征经过激活函数处理，得到预测图。本发明能够增加网络模型的可解释性。
基于尺度轮廓并行反向注意网络图像分割方法

[发明专利]一种斜拉桥缆索检测机器人-CN202110963779.7有效
发明人：余梦;李淑琴;苏颖;卢小凤;韩旭;岳跃稳;刘春梅;过令;候彪;李长春;张绪鑫;樊可宇 -专利权人：安徽省路港工程有限责任公司;合肥工业大学
申请日： 2021-08-21 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： B25J15/00 文献下载
摘要：本发明涉及桥梁检测领域，具体是一种斜拉桥缆索检测机器人，包括支撑安装架，还包括：支撑安装架两侧对称设置的适应性夹持移动模块，所述适应性夹持移动模块包括变形安装机构，变形安装机构的外端均设置有摆动夹持机构，摆动夹持机构的外端均设置有转向移动机构；所述变形安装机构用于进一步调节摆动夹持机构的夹持角度，所述摆动夹持机构使得转向移动机构能够与桥缆始终紧密接触，所述转向移动机构能够实现支撑安装架移动；轮转检测模块，设置在支撑安装架内部，包括转向变位机构，转向变位机构上设置有若干组变位检测机构，所述变位检测机构能够实现各类桥缆检测，显著提升装置的检测效率、质量和丰富度。
一种斜拉桥缆索检测机器人

[发明专利]基于自表示和局部相似性保护的高光谱图像波段选择方法-CN201710102857.8有效
发明人：尚荣华;常姜维;焦李成;王蓉芳;刘芳;马文萍;王爽;候彪;刘红英 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-02-24 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自表示稀疏回归和局部相似性保护的高光谱图像波段选择方法，解决了现有技术可解释性差的技术问题并提高了分类精度。操作步骤有：输入原始高光谱图像数据矩阵；归一化高光谱图像数据矩阵；初始化高光谱图像的稀疏重构矩阵和对角矩阵；计算拉普拉斯相似度矩阵；设置最大迭代次数T
基于表示局部相似性保护光谱图像波段选择方法

[发明专利]基于子空间学习的图正则高光谱图像波段选择方法-CN201610260603.4有效
发明人：尚荣华;焦李成;王文兵;刘芳;马文萍;王爽;候彪;刘红英 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-04-25 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于子空间学习的图正则高光谱图像波段选择方法，具体实现的步骤为：(1)输入高光谱图像数据矩阵；(2)归一化数据矩阵；(3)计算图正则波段相似度矩阵；(4)计算图正则波段相似度对角矩阵；(5)构造重构矩阵；(6)初始化重构矩阵；(7)设置迭代次数；(8)计算子空间波段选择矩阵；(9)判断当前迭代次数是否大于最大迭代次数，若是，则执行步骤(10)，否则，将当前迭代次数加1，执行步骤(8)；(10)输出子空间波段选择矩阵；(11)构造子空间数据矩阵。本发明提供了学习机制，利用光谱空间几何结构信息，提高了波段选择的准确性。
基于空间学习正则光谱图像波段选择方法

[发明专利]基于视觉显著性的图像检索方法-CN201510523762.4有效
发明人：郝红侠;何偲源;刘芳;焦李成;王爽;候彪;马晶晶;尚荣华;武杰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-08-24 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉显著性的图像检索方法，对提取出的显著性区域的窗口的量化赋范梯度进行二元编码，主要解决现有大规模图像检索时不单独区分图像中物体的问题。其检索步骤为：(1)采用二值化赋范梯度BING目标检测方法，训练线性支持向量机SVM：(2)获取自然图像库图像滑窗的视觉显著性估值；(3)获取自然图像库中图像的哈希编码：(4)获取待检索自然图像滑窗的视觉显著性估值：(5)获取用于检索的滑窗：(6)获取待检索自然图像的哈希编码：(7)哈希编码值预处理：(8)度量相似度：(9)输出检索结果图像。
基于视觉显著图像检索方法

[发明专利]基于纹理特征和结构相似度的SAR图像质量评估方法-CN201610407766.0有效
发明人：候彪;焦李成;鞠贵林;王爽;张向荣;马文萍;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-06-12 - 公布日： 2018-08-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于纹理特征和结构相似度的SAR图像质量评估方法，主要针对已有结构相似度算法的不足，把SAR图像纹理特征和结构相似度算法结合起来，利用SAR图像的灰度不均匀度，对多视SAR图像的质量进行评价，消除了指标中的负值，且提高了指标的精度。其实现步骤是：(1)分别输入一幅原始SAR图像和一幅多视SAR图像；(2)预评估；(3)评估能量结构相似度的均值；(4)取得多视SAR图像的灰度不均匀度；(5)拟合多视SAR图像的灰度不均匀度曲线；(6)拟合多视SAR图像的能量结构相似度矩阵的均值曲线；(7)评估多视SAR图像的图像质量。
基于纹理特征结构相似 sar 图像质量评估方法

[发明专利]基于Wishart和SVM的极化SAR图像分类方法-CN201410740814.9在审
发明人：焦李成;李玲玲;党晓婉;屈嵘;杨淑媛;候彪;王爽;刘红英;熊涛;马文萍;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-12-05 - 公布日： 2015-03-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Wishart和SVM的极化SAR图像分类方法，主要解决现有极化SAR分类方法在训练样本较少时分类精度低、分类效率不高的技术问题。实现步骤是：输入图像；滤波；Cloude分解；计算特征集F的相似矩阵；计算相干矩阵特征集T的相似矩阵；计算最终的相似矩阵；利用SVM分类；计算精度。使用本发明进行分类，克服了现有技术中由噪声造成的错分点较多的问题，既能避免极化通道间串扰，又能保持极化信息和统计相关性，使得极化合成孔径雷达SAR图像的轮廓、边缘更加清晰，提高了分类后图像质量，使本发明对极化SAR的分类准确率更好，对噪声有更强的适应性，能够用于极化SAR图像的目标识别与跟踪。
基于 wishart svm 极化 sar 图像分类方法

[发明专利]基于三维小波变换的分布式超光谱图像压缩方法-CN200910023084.X无效
发明人：吴家骥;焦李成;姜昆;方勇;候彪;王爽;公茂果;马文萍;亓菁春 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2009-06-26 - 公布日： 2009-11-18 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于三维小波变换的分布式超光谱图像压缩方法，其过程是：1.将超光谱图像分成若干编码单元；2.对超光谱图像的每个编码单元进行三维小波变换；3.将变换后的图像分组，其中一组作为参考组，另一组作为当前组；4.将参考组用三维SPIHT方法编码，得到参考组压缩码流，传至解码端；5.对当前组用SW-SPIHT算法进行分解，得到对应的三组位平面码流，分别是重要系数位平面、重要系数符号位平面和细化位平面；6.用低密度奇偶检验码对当前组的重要系数符号位平面和细化位平面进行编码，得到对应的校验比特流，并将当前组重要系数位平面码流传至解码端，完成超光谱图像的压缩。本发明具有编码复杂度低，压缩性能好的优点，可用于对超光谱图像的压缩。
基于三维变换分布式光谱图像压缩方法

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