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[发明专利]一种基于半监督学习的医学图像分割方法-CN202211088281.1在审
发明人：吴俊;沈博;张瀚文;何明鑫;刘洋;何贵青;蒋晓悦;夏召强;谢红梅;李会方;冯晓毅 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督学习医学图像分割方法：步骤一：预训练；首先针对第一原始医学图像对精修复网络进行预训练；得到训练好的精修复网络；步骤二(微调)：将训练好的精修复网络中编码器与随机初始化的解码器结合得到分割网络；对第二原始医学图像集经过人工标注得到分割数据集；利用分割数据集对分割网络进行训练，得到训练好的分割网络；步骤三：利用训练好的分割网络作为教师模型进行自训练得到训练好的学生模型；步骤四：将待分割图像输入训练好的学生模型得到分割结果。本发明的方法利用容易获取的、大量的原始数据，解决了用于训练深度学习分割模型的标注数据不足导致分割准确性低的技术问题。
一种基于监督学习医学图像分割方法

[发明专利]样本标注方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210792189.7在审
发明人：党思航;冯晓毅;蒋晓悦;夏召强;李会方;何贵青;谢红梅;吴俊 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种样本标注方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法较现有的自动目标识别方法而言，具有评估开放环境中未知新样本预测可靠性的能力，能够及时发现预测错误样本与未知新样本，并通过高效的标注更新机制进行识别模型更新。通过本发明，解决了现有的自动目标识别方法对增量样本识别可靠性和更新效率低下的技术问题，达到了提升在开放环境中增量样本的识别可靠性和未知新样本更新效率的技术效果。
样本标注方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于GHZ态的半量子安全直接通信方法-CN202011036901.8有效
发明人：夏晨阳;李会方;扈洁;金明心;冯晓毅;谢红梅 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：为了实现能够在不具备完全量子能力的经典方与具备完全量子能力的量子方之间通信的半量子安全直接通信协议，本发明提出了一种基于GHZ态的半量子安全直接通信方法；本协议使用泡利算子对三粒子GHZ态进行相应的变换来传输加密后的原消息m；整个协议过程中参与者之间提前共享一个半量子秘钥，并且原消息m由半量子秘钥加密，半量子秘钥的无条件安全性也提升了参与者之间的通信安全性；同时本协议包含了两次双重窃听检测步骤，能够更好的提升通信的安全性，降低被窃听者窃听的风险；与现有的半量子安全直接通信协议相比，减少了通信参与者之间通信过程中的粒子序列反射以及测量重发的步骤，使得协议过程更加简洁并且同时能够满足安全直接通信的需求。
一种基于 ghz 量子安全直接通信方法

[发明专利]一种基于Kinect的虚拟钢琴弹奏系统的构建方法-CN201811243690.8有效
发明人：吴俊;张子涵;王凯;王家霈;张瑶;何贵青;蒋晓悦;谢红梅;夏召强;冯晓毅;李会方 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2018-10-24 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Kinect的虚拟钢琴弹奏系统的构建方法，利用Kinect设备完成场景的三维重建，在场景中在合适的平面上选择创建虚拟键盘的区域，产生虚拟琴键，进行琴键按压检测后，设置对应音符播放，即可实现弹奏虚拟钢琴的功能。本发明作为人和机器的交互方式，简单便捷的虚拟键盘，可以扩展到智能家居、游戏及机器人等领域；采用OpenGL库用作显示，并且结合了指尖位置的值来判断琴键的状态，提高了琴键弹奏的准确度，能够带来良好的用户体验。实现虚拟钢琴时，建立了三维立体模型，使得画面效果更有立体感，满足人们的沉浸式的体验。
一种基于 kinect 虚拟钢琴弹奏系统构建方法

[发明专利]一种基于边界预测的自然场景多语言文字检测方法-CN202010636379.0有效
发明人：冯晓毅;宋真东;蒋晓悦;夏召强;李会方;谢红梅;何贵青;彭进业;王西汉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-07-04 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边界预测的自然场景多语言文字检测方法，首先构建了一个多语言文字检测网络模型，该模型包括特征提取主干网络、残差卷积模块(RCM)、残差池化模块(RPM)和特征融合层，对输入图像逐像素预测文字区域与其外接边界，并将其转化为置信图输出，通过广度优先搜索算法将边界相连的文字区域分离进而得到最终的检测结果。本方法能够检测任意方向、形状的多语言文字区域，降低了算法复杂度，节省计算时间，显著提升了检测精度。
一种基于边界预测自然场景语言文字检测方法

[发明专利]一种基于布局约束的视频文字追踪方法-CN201910006843.5有效
发明人：冯晓毅;宋真东;王西汉;蒋晓悦;夏召强;彭进业;谢红梅;李会方;何贵青 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-01-04 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：为了解决大幅度相机移动下的多文字追踪，本发明提出了一种基于布局约束的视频文字追踪方法。该方法的输入为视频和视频帧的文字检测结果，输出为文字追踪后的轨迹信息。首先，通过初始视频帧的检测结果进行文字轨迹的初始化，然后将上一帧的文字轨迹与当前帧的检测结果送入本发明的追踪方法中进行文字轨迹的更新。文字轨迹更新的核心是将当前帧检测到的文字区域对应到已有的文字轨迹，该过程可以视为一种数据匹配问题。本发明针对此问题设计一个新的数据匹配代价函数，通过求解代价函数的得到最佳匹配结果。经过重复轨迹更新过程直到视频处理结束，最终得到文字追踪结果。本发明在数据匹配代价函数中引入布局约束，通过文字区域间的整体外观结构进行文字追踪，可以有效避免因为相机大幅度运动导致错误追踪结果，具有更好的追踪效果。
一种基于布局约束视频文字追踪方法

[发明专利]一种运用卷积神经网络提取本质图像的方法-CN201810407424.8有效
发明人：蒋晓悦;冯晓毅;李会方;吴俊;何贵青;谢红梅;夏召强 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2018-05-02 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供了一种运用卷积神经网络提取本质图像的方法。首先，构建一个从图像到图像的具有平行结构的双流卷积网络；然后，采用特定的训练数据集对该网络进行训练，优化网络参数，以提取具有环境不变性的多层特征，直接重构出本质图像(反射图与光照图)。由于采用了基于深度学习理论构建的双流卷积神经网络具有强大的特征提取能力，可以直接从原始图像中分离出反射图与光照图。同时，该模型是一种从图像到图像的全卷积网络模型，包含两个分支流向，分别用于生成光照图和反射图，且该网络结构将较高层的卷积结果与反卷积操作后的结果相结合，在一定程度上可以降低光照图和反射图的重构误差，提高了网络特征重构的能力。
一种运用卷积神经网络提取本质图像方法

[发明专利]基于非负稀疏矩阵与超球面彩色变换的图像融合方法-CN201710279800.5有效
发明人：何贵青;邢思远;夏召强;冯晓毅;李会方;谢红梅;吴俊;蒋晓悦 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2017-04-26 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于非负稀疏矩阵与超球面彩色变换的图像融合方法，涉及图像融合领域，本发明通过使用一种非负矩阵分解算法对全色和多光谱图像共同提取亮度分量，然后对亮度分量进行建模计算并调整，再使用超球面彩色变换对图像进行融合，得到融合结果图像，本发明利用NMF算法将全色图像和多光谱图像结合起来提取I分量，在解决光谱匹配性差的问题的同时，提高了亮度分量的提取精度，通过利用全色图像及其滤波后的图像对I分量进行调整，更好的融入了空间细节信息，最大限度地防止了光谱畸变，使得新型卫星的融合结果图像在空间细节信息融入方面和光谱特性保持方面都较现有算法有很大的提高，主观评价与客观分析结果能够达到一致。
基于稀疏矩阵球面彩色变换图像融合方法

[发明专利]基于联合稀疏与非负稀疏的红外与可见光图像融合方法-CN201711231984.4有效
发明人：何贵青;董丹丹;夏召强;冯晓毅;李会方;谢红梅;吴俊;蒋晓悦 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于联合稀疏与非负稀疏的红外与可见光图像融合方法，涉及图像融合技术领域，对红外与可见光图像得到样本矩阵，并得到融合的均值结果，对去均值样本进行联合稀疏表示得到融合的去均值结果，将融合的均值结果与去均值结果结合，对红外图像进行显著性检测得到显著图，并得到红外图像的目标区域图，即可得到目标增强的红外与可见光图像融合结果，本发明在基于联合稀疏表示的融合方法基础上，引入了基于非负稀疏表示的分类融合思想，能够将公有特征与特有特征分别提取，完全保留源图像中的特有特征，能够有效指示特征类别，对均值采用分类融合的融合规则，更有效保留红外目标与背景细节，二者综合运用能够获得更优的融合结果。
融合可见光图像稀疏稀疏表示红外图像与非联合图像融合技术红外目标均值样本目标区域特征类别样本矩阵有效指示显著图显著性源图像分类保留引入检测

[发明专利]小波变换与联合稀疏表示的红外与可见光图像融合方法-CN201710466497.X有效
发明人：何贵青;董丹丹;夏召强;冯晓毅;李会方;谢红梅;吴俊;蒋晓悦 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2017-06-20 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种小波变换与联合稀疏表示的红外与可见光图像融合方法，涉及图像融合领域，首先对源图像进行DWT变换，分解成低频子带与高频子带系数，并用滑窗策略将低频子带系数分解成矩阵，再针对上述分解的低频子带矩阵学习字典，其次，分别融合低频子带系数和高频子带系数，最后通过DWT逆变换重构出融合图像，本发明既能有效地稀疏表示源图像的显著细节特征，又能多尺度地融合图像细节信息，即很好地保留了红外图像的目标信息与可见光图像的细节、轮廓等背景信息，提高了目标的识别能力，有利于后续处理系统对信息的提取与使用，较传统的小波变换融合方法以及现有的基于联合稀疏表示的融合方法均具有优势。
变换联合稀疏表示红外可见光图像融合方法

[发明专利]基于赋范梯度特征与卷积神经网络的水下目标检测方法-CN201910434561.5在审
发明人：冯晓毅;蒋晓悦;吴俊;谢红梅;李会方;夏召强;何贵青 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于赋范梯度特征与卷积神经网络的水下目标检测方法，该方法首先利用二值化的赋范梯度特征对水下目标特征进行描述，并通过二值化编码简化特征描述，降低后续分类器计算复杂度；再利用两级级联的排序SVM(Ranking SVM)算法对目标候选窗口进行逐级筛选，提供含有目标可能性较大的候选区域位置，实现对目标的粗略定位。其次，为了能够对目标区域的种类进行判断以及获得目标区域更加准确的位置描述，采用卷积神经网络和SVM分类器对水下目标进行分类并表示出目标属于某个物体类别的得分，最后使用线性回归模型得到每个类别的位置修正后的目标建议窗口。本发明的方法加速了水下目标候选区域的提取速度，提高了算法的准确性。
水下目标卷积神经网络梯度特征目标区域二值化算法候选区域位置线性回归模型计算复杂度粗略定位候选窗口候选区域特征描述位置描述位置修正分类器再利用检测级联两级排序筛选分类

[发明专利]基于非负稀疏矩阵的WorldView-2遥感全色与多光谱图像融合方法-CN201610503045.X有效
发明人：何贵青;董丹丹;邢思远;梁凡;夏召强;冯晓毅;李会方;谢红梅;吴俊;蒋晓悦 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于非负稀疏矩阵的WorldView‑2遥感全色与多光谱图像融合方法，涉及图像融合领域，通过使用一种非负矩阵分解算法对多光谱图像进行亮度分量提取，然后使用HCS变换对图像进行融合，得到融合图像，在细节注入和光谱保持方面都得到了一定的提升，最终得到了高质量的融合结果，由于对I分量的提取采用了NMF方法，提高了亮度分量的提取精度，较对比算法更合理，使得WV‑2卫星融合图像整体质量较高，在细节信息融入和光谱保持方面都有一定的提高，主观评价和客观分析结果能够达到一致，得到的融合图像可视性更好，图片更清晰。较传统的遥感全色与多光谱图像融合方法更有优势。
基于稀疏矩阵 worldview 遥感全色光谱图像融合方法

[发明专利]基于梯度加权的自适应SFIM图像融合算法-CN201510604419.2有效
发明人：何贵青;张慧静;李涛;夏召强;彭进业;冯晓毅;李会方;谢红梅;吴俊;蒋晓悦;杨雨奇 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2015-09-22 - 公布日： 2018-10-30 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于梯度加权的自适应SFIM图像融合算法，首先求解全色图像的梯度，然后使用梯度的统计信息确定自适应的滤波窗口大小；同时利用图像像素点的梯度值构建加权滤波器，进而使用该滤波器获得滤波图像；最后使用SFIM算法的融合方法融合图像。本发明比原始的SFIM算法中均值滤波器的设计更合理，整体质量较高，在空间分辨率提高和光谱信息保持两个方面达到更好的平衡，主观评价和客观分析结果能够达到一致，而且在光谱信息保持和空间信息提高方面都优于his_dwt算法，得到的融合图像可视性更好，图片更清晰。
基于梯度加权自适应 sfim 图像融合算法

[发明专利]基于Harris角点和笔画宽度的文字区域检测方法-CN201510407779.3有效
发明人：蒋晓悦;连洁;冯晓毅;李会方;吴俊;谢红梅;何贵青;夏召强 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2015-07-13 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Harris角点和笔画宽度的文字区域检测方法，该方法主要包括边缘增强的Harris角点检测，依据笔画宽度筛选候选区域以及基于文字颜色的区域膨胀三大部分，本发明通过对角点检测得到的文字区域后进行连通区域分析，去掉不符合文字行特征的响应区域，可显著提高角点检测图像中文字区域的准确率，较单一基于边缘特征的文字检测方法，可提高图像中的文字检测的召回率，较单一基于连通区域的文字检测方法，可获得更高的检测效率，本发明较单一的基于边缘特征和基于连通区域的文字检测方法都具有优势。
基于 harris 笔画宽度文字区域检测方法

[发明专利]基于稀疏结构的图像质量评价方法-CN201410349228.1有效
发明人：吴军;李会方;冯晓毅;夏召强;曹正文 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2014-07-22 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏结构的图像质量评价方法，用于解决现有图像质量评价方法评价效果差的技术问题。技术方案是对于输入的参考和退化图像，首先进行采样，得到参考图像采样矩阵和退化图像采样矩阵。然后使用参考图像采样矩阵学习出字典。求稀疏解就是使用学习出的字典，稀疏表示参考图像矩阵和退化图像矩阵，得到参考图像稀疏表示系数矩阵和退化图像稀疏表示系数矩阵。最后使用稀疏系数结构改变度评价图像质量。该方法采用稀疏结构来评价图像质量，能够更好地评价图像质量。且计算更加简单，由于不涉及具体稀疏表示系数的幅度值，所以鲁棒性更强。
基于稀疏结构图像质量评价方法

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