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[发明专利]一种基于功率谱损失的GAN类生成图像的优化方法-CN202310873822.X在审
发明人： 叶学义;杨梦豪;曾懋胜;李刚;陈华华 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/094 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于功率谱损失的GAN类生成图像的优化方法，首先确定需要进行优化的生成图像对应的GAN类生成网络；计算生成图像的功率谱损失；将功率谱损失加入原有GAN类生成网络的对抗损失中，对原有GAN类生成网络进行再一次训练；最后通过再一次训练后的GAN类生成网络生成优化后的生成图像。本发明方法针对GAN类生成图像的二维功率谱曲线甚高频部分的上翘，仅在GAN类生成器原有的对抗损失中添加功率谱损失，而训练过程中其它因素都不变的条件下，不仅能在一定程度上优化生成图像的二维功率谱曲线，同时也能提高生成图像的质量。
一种基于功率损失 gan 生成图像优化方法

[发明专利]一种基于高频特征损失的GAN类生成图像的优化方法-CN202310873821.5在审
发明人： 叶学义;睢明聪;曾懋胜;陈海颖;郭春生 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/094 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高频特征损失的GAN类生成图像的优化方法，首先确定需要进行优化的生成图像对应的GAN类生成网络；计算生成图像的高频特征损失；然后将高频特征损失加入原有GAN类生成网络的对抗损失，对原有修改后GAN类生成网络进行再一次训练；最后通过再一次训练后的GAN类生成网络生成优化后的生成图像。本发明方法针对GAN类生成器使用Trans‑conv所生成图像带有大量杂乱高频噪声的问题，仅在GAN类生成器原有的对抗损失中添加高频特征损失，而训练过程中其它因素都不变的条件下，能明显提高生成图像的质量与多样性。
一种基于高频特征损失 gan 生成图像优化方法

[发明专利]一种基于近红外视觉的卵泡穿刺检测方法-CN201911418914.9有效
发明人： 叶学义;章伟东 -专利权人：宁波菲罗克智能科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： C12N15/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于近红外视觉的卵泡穿刺检测方法，包括如下步骤：首先使用近红外摄像头抓取卵泡穿刺操作面，操作面包含待注射的卵泡和携带精子的注射管，根据携带精子的注射管是操作面内唯一移动物体实现注射管标定，然后沿着所标定注射管的移动方向确定与卵泡透明带的交点，并以此点确定位置标识的预期位置，最后根据在与其位置是否出现位置标识完成检测。本发明利用卵泡的透明带、透明带内物质、注射针内精子和精浆在近红外光下灰度图像的明暗差异，自适应设定位置标识，当视野内出现位置标识则判定卵泡穿刺成功，实现自动控制注射；在体外受精联合胚胎移植技术中，对卵浆内单精子注射手段，能有效稳定穿刺效果，提高一次穿刺注射成功率。
一种基于红外视觉卵泡穿刺检测方法

[发明专利]强方向加权边缘检测及RNL-CN202010679988.4有效
发明人： 叶学义;季必胜;陈妍婷;张珂坤;陈华华 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明公开了强方向加权边缘检测及RNL拟合优度的眼睑定位方法。现有的直线拟合定位方法定位速度快，但定位精度低；抛物线拟合定位方法拟合定位精度高，但定位速度慢。本发明方法首先根据虹膜圆心位置分割上下眼睑，确定上、下眼睑区域；然后利用强方向加权的保边去噪平滑滤波算子对眼睑检测前图像预处理；再利用强方向加权的边缘检测算子抑制睫毛干扰，根据虹膜图像中睑缘以上和以下区域的灰度对比值，动态选择边缘检测算子参数，获得待拟合的候选眼睑边缘；最后采用最小二乘法抛物线拟合眼睑边缘，以RNL拟合优度为指标筛选眼睑候边缘选点，完成眼睑定位。本发明方法具有良好的鲁棒性，即使对于受睫毛遮挡严重的上眼睑，也能得到理想的定位结果。
方向加权边缘检测 base sub nl

[发明专利]自适应四角星形局部图结构的均衡人脸特征提取方法-CN202010680477.4有效
发明人： 叶学义;钱丁炜;王鹏;王鹤澎;陈华华 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了自适应四角星形局部图结构的均衡人脸特征提取方法。现有方法不能完全表达局部纹理特征，关系节点数多，对噪声等干扰的鲁棒性不强。本发明方法将输入的人脸图像预处理后得到标准单个人脸灰度图像，将待编码像素作为中心像素，以中心像素作为同心的内圆和外圆的圆心，在内圆和外圆的圆周上选取四个像素点作为图节点，将八个图节点以有向线连接，围合成四角星形局部图结构，比较每段有向线两端图节点对应的像素值的大小，根据比较结果进行编码，转换为十进制的编码值；遍历所有像素，得到该人脸的局部图结构编码特征图。本文发明在光照、姿态、表情和遮挡等各种干扰下，所提取的特征表现出很好的鲁棒性，对于人脸识别有实际应用价值。
自适应四角星形局部结构均衡特征提取方法

[发明专利]自适应延展交叉型局部二值模式的人脸特征提取方法-CN202010680012.9有效
发明人： 叶学义;王涛;王鹏;廖奕艺;陈华华 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了自适应延展交叉型局部二值模式的人脸特征提取方法。现有方法由于阈值固定或关键点采样单一、不均衡，其特征提取结果不够稳定，鲁棒性不强。本发明方法首先输入的人脸图像经过预处理得到标准单个人脸灰度图像；然后确定局部邻域和中心像素，选取四个内层像素和四个外层像素，根据归一化线性加权的方式计算自适应阈值，以八个像素中任一内层像素作为起始，依次间隔从内层像素到外层像素全部取到，与自适应阈值比较，根据比较结果进行编码，转换为十进制的编码值；遍历所有像素，得到该人脸的局部二值模式编码特征图。本发明方法在光照、姿态、表情和遮挡等各种干扰下，所提取的特征表现出很好的鲁棒性，对于人脸识别有实际应用价值。
自适应延展交叉局部模式特征提取方法

[发明专利]一种毫米波图像强噪声空域消除方法-CN202210938968.3有效
发明人： 叶学义;王鹤澎;曾懋胜;蒋甜甜;陈华华 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种毫米波图像强噪声空域消除方法，首先对毫米波图像预处理，对毫米波图像使用OTSU方法二值分割后，得到不含弱噪声区域的二值掩膜；再确定强噪声空域范围，计算强噪声连通域的最大外切矩形，得到二值掩膜中每个强噪声连通域的最大外切矩形的具体坐标值。最后将二值掩膜中所有强噪声连通域消除。本发明针对人体毫米波图像的强噪声，特别是两腿之间的强噪声对检测的严重影响，导致误报严重的问题，根据人体毫米波图像的结构特点，结合强噪声的空域分布特性，可以有效的去除该类噪声，降低误报率。
一种毫米波图像噪声空域消除方法

[发明专利]一种基于平均结构相似度的毫米波图像检出结果判定方法-CN202210938981.9有效
发明人： 叶学义;王鹤澎;廖奕艺;李刚;应娜 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于平均结构相似度的毫米波图像检出结果判定方法，首先二值分割人体毫米波图像，得到人体毫米波图像中的人体区域二值图像；再计算人体中轴位置，得到人体中轴横坐标；根据得到的人体区域二值图像，对检出结果进行特异性修正；再对检出结果进行镜像处理；最后寻找以人体中轴为对称轴的身体另一侧是否存在与检出结果相似的结构，并根据相似程度判断该检出结果内是否含有违禁品目标。本发明针对人体毫米波图像的人体区域常覆盖有难以去除的随机噪声，导致难以判断其目标检测的检出结果中是否真正含有违禁品目标的问题，结合人体的对称性质使用SSIM算法有效地判定了人体毫米波图像的目标检测检出结果。
一种基于平均结构相似毫米波图像检出结果判定方法

[发明专利]一种基于分而治之的多分辨率深度网络图像去高光方法-CN201911385343.3有效
发明人：陈华华;罗凌杰;郭春生;应娜;叶学义 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-12-28 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分而治之的多分辨率深度网络图像去高光方法。本发明方法包括训练方法和测试方法。首先构建去高光网络模型，模型由金字塔结构、嵌套残差网络、融合结构组成。金字塔结构使用拉普拉斯金字塔对图像块进行分级，在不同层次上处理高光，嵌套残差网络中采用卷积网络以及残差网络提取不同级别图像块的特征，融合结构结合嵌套残差网络的输出对无高光图像进行预测。模型训练完成后，直接将测试图像分块并由模型预测无高光图像，最后对预测结果进行拼接即可得到无高光整图。本发明的模型结构能够实时高效地去除图像中的高光现象，并对色彩、纹理复杂的图像具有较大的适应性和较强的鲁棒性。
一种基于分而治之分辨率深度网络图像去高光方法

[发明专利]一种基于结构张量的图像局部纹理稳定场重建方法-CN202211603506.2在审
发明人：王凌宇;叶学义;曾懋胜;王浩;赵知劲 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构张量的图像局部纹理稳定场重建方法，首先将稳定场与图像纹理相结合，构建针对各个缺损像素点的图像局部纹理的稳定场重建方程；然后利用结构张量的特征值定义优先权函数，使得局部缺损区域边缘处各缺损点按照结构部分的强弱顺序进行重建；最后利用结构张量构造局部区域的平均相干因子，使处在图像不同结构区域处的缺损像素点能够自适应选取对应的有效场源范围。经实验验证，该方法实现了对不同类型的缺损图像更为准确的重建,尤其对于图像缺损区域的边缘以及纹理处的重建表现出色。
一种基于结构张量图像局部纹理稳定重建方法

[发明专利]一种基于主纹理方向及微分近似的稳定场图像重建方法-CN202211603773.X在审
发明人：王凌宇;叶学义;曾懋胜;应娜;王浩 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主纹理方向及微分近似的稳定场图像重建方法，首先将稳定场与图像纹理相结合，构建图像局部纹理的稳定场方程；其次依据缺损像素点邻域内各已知点的梯度信息得到该缺损点处主纹理方向所在的方向区间，将位于该区间内的已知点作为参与最终重建的有效场源，使重建过程按照纹理和边缘的走向进行；最后针对有效场源采用微分近似的方法，利用低阶泰勒展开式构造有效场源与缺损像素点之间的场源函数，充分利用了有效场源区域中的已知点信息，得到具体的图像稳定场重建方程完成重建。经实验验证，该方法实现了对不同类型的缺损图像高效且准确的重建,尤其对于图像缺损区域的边缘以及纹理处的重建表现出色。
一种基于纹理方向微分似的稳定图像重建方法

[发明专利]一种毫米波图像多角度检出结果的整合方法-CN202210938978.7有效
发明人： 叶学义;王鹤澎;王凌宇;陈海颖;赵知劲 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种毫米波图像多角度检出结果的整合方法，首先计算单次检测的最大置信度；然后生成置信图，将一组样本的所有检出结果以区域灰度值叠加的形式共同存放在同一幅图像中，从而对检出结果进行批量整合；再计算置信图内所有连通域的最大外切矩形；依次计算每个最大外切矩形内的最高/次高灰度值，并作整合处理，获得最终的整合结果。本发明参考NMS算法的概率权重思想并结合统计学的置信区间理论有效地整合了人体毫米波图像的多角度检出结果。
一种毫米波图像角度检出结果整合方法

[发明专利]一种毫米波图像暗目标增强方法-CN202210938996.5有效
发明人： 叶学义;王鹤澎;曾懋胜;石悦;应娜 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种毫米波图像暗目标增强方法，首先计算人体毫米波图像中人体中轴位置、头顶位置与肩部位置，限制处理区域，再计算人体平均灰度值，创建补集图像，在补集图像中存储原图中灰度值低于平均灰度值的像素点的补集；提取补集图像中为暗目标的区域，排除由身体结构导致的错误增强部分，仅保留暗目标的增强区域。最后将补集图像与原图加权融合，保留暗目标纹理特征并增强暗目标的灰度特征，获取暗目标增强后的毫米波图像。本发明方法结合暗目标的灰度特征及暗目标与人体区域的位置关系，在有效增强暗目标灰度特征的同时有效保留了暗目标的纹理特征。
一种毫米波图像目标增强方法

[实用新型]一种生物显微操作仪-CN202222142404.7有效
发明人： 叶学义;章伟东;章园圆 -专利权人：宁波菲罗克智能科技有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： C12M1/36 文献下载
摘要：本实用新型涉及生物实验仪器技术领域，提供一种生物显微操作仪，包括底座、支撑杆和固定座，所述底座顶端的一侧安装有支撑杆，所述支撑杆的顶端安装有固定座，所述固定座的一侧安装有连接座，所述连接座的一端安装有第一移动组件，所述第一移动组件的一侧安装有第一连接板，所述第一连接板的一侧安装有第二移动组件，所述第二移动组件远离第一连接板的一侧安装有第二连接板。本实用新型通过设置有调节机构，转动转动块，转动块会带动螺纹杆在调节座的内部转动，螺纹杆会带动与其啮合连接的传动齿轮转动，传动齿轮会通过安装座带动指针转动，实现了该装置便于调节指针角度的功能，从而提高了该生物显微操作仪在使用时的便捷性。
一种生物显微操作

[发明专利]一种基于原型学习的开放集干扰识别模型和方法-CN202210909603.8有效
发明人：陈杰;赵知劲;叶学义;岳克强;姜明 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本方案公开了一种基于原型学习的开放集干扰识别模型和方法，包括具有特征提取网络和分类模型的PL‑Net，特征提取网络对输入干扰提取特征，分类模型根据特征向量与干扰类别的原型中心的距离进行类别识别，用于训练PL‑Net的损失函数包括闭集训练项和开集训练项，开集训练项的原型中心集合包括未知干扰类别原型中心，闭集训练项的原型中心集合无未知干扰类别原型中心，训练得到若干已知干扰类别原型中心和一未知干扰类别原型中心。本方案设计的损失函数基于原型学习策略，通过假定开放类别原型中心将闭集训练和开集训练相结合，使其对未知干扰也能够基于原型中心进行识别，从而使模型能够被用于识别未知干扰，有效提高模型在开放集合情况下干扰识别精度。
一种基于原型学习开放干扰识别模型方法

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