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[发明专利]一种基于图学习和降噪的高光谱图像解混方法-CN202210432150.4有效
发明人：邓世文;宋福新;阚超;李佳;刁婕 -专利权人：哈尔滨师范大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图学习和降噪的高光谱图像解混方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：从观测高光谱图像中图学习；步骤2：高光谱图像的降噪处理；步骤3：基于降噪后的高光谱图像Y解混；步骤4：终止条件。本发明利用图学习的方法从含有噪声的观测的高光谱图像中学习得到一个空间Laplacian矩阵，通过空间Laplacian矩阵可自适应不同情况的高光谱图像。该Laplacian矩阵保留了实际的高光谱图像的像素间的真实空间结构关系的同时还能够用于去除高光谱图像中存在的噪声，然后再基于去噪后的高光谱图像进行解混处理，这可在一定程度上提升高光谱图像解混的性能，能够自适应不同情况的高光谱图像，更加鲁棒和准确。
一种基于学习光谱图像方法

[发明专利]基于端元自适应不相干和空间约束的盲高光谱解混方法-CN202211651968.1有效
发明人：邓世文;宋福新;阚超;关晓军 -专利权人：哈尔滨师范大学
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于端元自适应不相干和空间约束的盲高光谱解混方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：构建端元自适应不相干正则约束；步骤2：从观测高光谱图像中学习空间图Laplacian算子；步骤3：高光谱图像的盲解混算法。本发明所提出的端元约束和空间约束都具有自适应性，因此可更加准确的估计出场景中物质的光谱信息及其相应的丰度表示。本发明与目前一些先进的高光谱图像的盲解混方法相比，所提出的盲解混方法具有更好的解混性能和较低的计算代价。此外，本发明同时充分的考虑了端元和丰度的先验信息，这使得该方法在实际应用中可以获得更好的性能。因此，本发明的方法具有精度相对较高、可靠性好的特点，适合推广使用。
基于自适应不相干空间约束光谱方法

[发明专利]一种基于空间结构信息约束的高光谱图像解混方法-CN202210432134.5有效
发明人：邓世文;宋福新;阚超 -专利权人：哈尔滨师范大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间结构信息约束的高光谱图像解混方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：高光谱图像的预处理；步骤2：空间矩阵的图学习；步骤3：高光谱图像的解混。本发明的方法在高光谱图像的空间结构信息刻画方面更加准确，在很大程度上提升了高光谱图像中像素间的空间结构关系，可更精确的识别出实际场景中的物质在图像中的位置和所占的比例，能够使光谱信息相同或相似的像素能够被更好的划分到同一个同质区域内，这使得该方法在实际应用问题中能够更准确的识别出场景中实际存在的不同物质或材料，以及这些物质或材料在图像中相对更精确的位置和所占的比例。因此，本发明的方法具有精度相对较高、可靠性好的特点，适合推广使用。
一种基于空间结构信息约束光谱图像方法

[发明专利]一种基于混合表示的高光谱图像分类方法-CN202210815424.8有效
发明人：阚超;邓世文;宋福新;李佳 -专利权人：哈尔滨师范大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合表示的高光谱图像分类方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：高光谱图像的预处理；步骤2：生成混合表示字典D和V；步骤3：分类过程的超参数估计；步骤4：高光谱图像的分类过程。该方法充分考虑了高光谱图像分类任务中图像维数高、有标签数据少以及实际的高光谱图像存在空间和光谱的变动性等因素，同时还利用递归滤波的方式进一步引入了高光谱图像的像素间的空间结构信息，因而进一步提升了高光谱图像的分类性能。本发明基于国际公开的高光谱数据集进行分类实验，基于这些数据集的实验表明，本发明中所提出方法的与目前广泛使用的几种高光谱图像分类方法相比，具有更高精度的分类性能分类性能要好于传统的分类方法。
一种基于混合表示光谱图像分类方法

[发明专利]一种基于组稀疏性的小波域信号增强方法-CN201811526847.8有效
发明人：邓世文;姜慧梅;曹满钰;宋福新 -专利权人：哈尔滨师范大学
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于组稀疏性的小波域信号增强方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、将含噪信号先进行降采样处理，然后进行标准化处理，使得信号的取值皆在[‑1,1]的范围内且均值为0；步骤2、初始化参数：组大小参数K、小波分解层数J、总正则参数λ、第j层的正则参数λj、降噪信号的初值x(0)；步骤3、采用‘db10’小波将含噪信号变换到小波域，得到J层含噪的小波细节系数cj；步骤4、对步骤3中的每层含噪小波细节系数cj引入刻画分组稀疏性质的正则进行降噪处理；步骤5、重构降噪信号：使用小波逆变换得到降噪信号。本发明所提出的方法在不同的噪声水平下其性能皆好于目前的adaOGS降噪方法和传统的小波降噪方法。
一种基于稀疏小波域信号增强方法

[实用新型]一种加工线路板沉孔的深度控制装置-CN201020292096.0无效
发明人：刘安暾;郑威;秦丽洁;纪龙江;宋福新;王震霖 -专利权人：大连太平洋电子有限公司
申请日： 2010-08-13 - 公布日： 2011-06-08 - 主分类号： B23B49/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种加工线路板沉孔的深度控制装置，其特征在于包括锁紧装置、定位装置、定位盘、导向机构和工作台；所述定位装置的结构为千分尺测量调整部分的结构，所述定位装置通过定位装置固定支架固定在工作台上；所述工作台上设有导向机构，位于定位装置的正上方；在定位装置上的螺杆的上部设有定位盘，所述定位盘可沿导向机构上下移动；旋转定位装置上的可动刻度筒，控制螺杆带动定位盘在导向机构中上下移动；所述锁紧装置固定在螺杆附近用于锁紧螺杆。该深度控制装置具有使用调整方便、结构简单、易于维护、使用寿命长、加工成本较低、加工范围广、体积小和重量轻等优点。适于在线路板沉孔领域广泛推广。
一种加工线路板深度控制装置