公开(公告)号：CN104156736A

公开(公告)日：2014-11-19

申请号：CN201410453235.6

申请日：2014-09-05

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 焦李成 ,  刘芳 ,  刘宸荣 ,  马文萍 ,  马晶晶 ,  王爽 ,  侯彪 ,  杨淑媛 ,  熊涛 ,  刘红英

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于SAE和IDL的极化SAR图像分类方法，其实现步骤为：(1)预处理；(2)训练栈式自动编码器参数；(3)提取特征；(4)训练Softmax分类器参数；(5)获取分类结果1；(6)构建不平衡数据学习模型；(7)训练不平衡数据学习模型；(8)获取分类结果2；(9)输出最终分类结果。本发明采用栈式自动编码器来提取能够更本质地描述原始输入的特征，此外通过引入不平衡数据学习的方法，克服了由训练样本集的类不平衡性造成的每类间分类精度差距大的问题，具有提高分类准确率和区域一致性的优点。可应用于遥感图像的地物分类、目标检测及识别等领域。

公开(公告)号：CN102708576B

公开(公告)日：2014-11-19

申请号：CN201210155980.3

申请日：2012-05-18

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨淑媛 ,  焦李成 ,  陈义光 ,  刘芳 ,  侯彪 ,  王爽 ,  马文萍 ,  齐智峰 ,  谢冬梅

IPC: G06T11/00

Abstract: 本发明公开了一种基于结构字典的分块图像压缩感知重建方法，克服了现有技术中分块压缩感知重建时由于单一字典对具有不同结构的图像块不能最稀疏的表示，而导致重建效果不理想的缺点，实现步骤为：(1)构造训练样本库；(2)图像块分类；(3)训练结构字典；(4)构造观测矩阵；(5)观测图像块；(6)结构字典重建；(7)获取重建误差；(8)重建图像；(9)输出重建图像。采用基于图像块在所有结构字典下误差的加权求和方法进行重建，明显的提高了重建质量。

公开(公告)号：CN102693530B

公开(公告)日：2014-11-12

申请号：CN201210194325.9

申请日：2012-06-13

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 朱虎明 ,  焦李成 ,  钟雯倩 ,  王爽 ,  马文萍 ,  马晶晶 ,  白静 ,  尚荣华

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/00 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种基于目标提取与SRAD算法的SAR图像去斑方法，主要解决现有SAR图像去斑方法在去斑效果和边缘保持不能同时兼顾的问题。其实现过程是：(1)对输入SAR图像进行目标图像提取和移除；(2)设定迭代的初始次数，步长和实验次数等运行参数；(3)根据不同迭代次数，利用SRAD算法对移除目标图像后图像进行滤波处理；(4)计算移除目标图像后图像的SRAD算法最佳迭代次数；(5)对移除目标后图像采用最佳迭代次数SRAD滤波处理；(6)将目标图像和最佳迭代次数SRAD滤波结果图像相加，得到最终去斑结果图像。本发明具有去斑效果好，边缘纹理信息保留较好的特点，可应用于SAR图像目标识别和目标检测。

公开(公告)号：CN102737381B

公开(公告)日：2014-10-29

申请号：CN201210194504.2

申请日：2012-06-13

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 于昕 ,  焦李成 ,  曹胜伟 ,  刘芳 ,  吴建设 ,  王达 ,  王爽 ,  李阳阳

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开一种基于混合二分图聚类集成的图像分割方法，主要解决现有技术中集成时需要对类别标记进行配准和信息利用不足的问题。其方法步骤为：(1)输入一幅待分割图像；(2)判断图像是否为彩色图像；(3)提取图像特征；(4)生成特征数据聚类标号；(5)生成解集合；(6)生成级联块矩阵；(7)构建混合二分图；(8)生成嵌入矩阵；(9)K均值聚类；(10)标记图像；(11)产生分割图像。本发明有效的利用了图像初分割结果中的数据和类别信息，能发现更多细节，集成时不需要进行类别标记配准，节省了计算资源；对所有图像像素特征数据进行集成，能够解决子测试样本集对分割结果影响大的问题。

公开(公告)号：CN104076360A

公开(公告)日：2014-10-01

申请号：CN201410317100.7

申请日：2014-07-04

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 侯彪 ,  凤宏哲 ,  焦李成 ,  王爽 ,  张向荣 ,  马文萍

IPC: G01S13/90

CPC classification number: G01S13/90 ,  G01S7/414

Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的二维SAR稀疏目标成像方法，主要解决传统SAR成像方法观测矩阵耗费存储和重构耗时的问题。其实现步骤为：1.对原始回波信号进行预处理和二维随机降采样，得到降采样的回波信号Ys；2.构造距离向字典Ar和方位向字典Aa，得到距离向观测矩阵Θr和方位向观测矩阵Θa；3.利用Θr和Θa计算目标图像X的观测回波信号Yx；4.利用Ys和Yx计算回波域残差Ωx；5.利用回波域残差Ωx重建图像域残差ΔX；6.利用ΔX和目标图像X得到初始目标场景Bx；7.利用Bx更新阈值；8.利用迭代硬阈值算法和阈值重建目标图像X；本发明具有低旁瓣，高分辨和背景杂波和噪声低的优点，可用于稀疏目标场景的SAR成像。

公开(公告)号：CN102842124B

公开(公告)日：2014-10-01

申请号：CN201210245505.5

申请日：2012-07-16

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 戎凯旋 ,  李婷婷 ,  王爽 ,  刘芳 ,  季佩媛 ,  张小华 ,  侯彪

IPC: G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵低秩分解的多光谱图像和全色图像融合方法，主要解决现有多光谱图像和全色图像融合中高光谱分辨率信息丢失的问题。其实现步骤为：（1）对输入已配准的4幅多光谱图像进行插值使其与全色图像具有相同的像素;(2)将插值后多光谱图像全部拉成列按照顺序依次堆叠构成大数据矩阵；（3）利用矩阵低秩分解算法对大数据矩阵分解得到低秩矩阵和稀疏矩阵；（4）利用标准主成分分析融合算法对低秩矩阵和全色图像进行融合得到初步的粗略融合结果；（5）将稀疏矩阵加至粗略融合结果得到最终的多光谱融合图像。本发明能有效解决高光谱分辨率信息丢失的问题，获取清晰的图像，可用于多光谱图像的预处理。

公开(公告)号：CN102831598B

公开(公告)日：2014-10-01

申请号：CN201210244414.X

申请日：2012-07-04

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王桂婷 ,  焦李成 ,  陆明媚 ,  钟桦 ,  田小林 ,  侯彪 ,  王爽

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开一种多分辨率NMF和Treelet融合的遥感图像变化检测方法，针对从单一分辨率考虑图像细节和平滑区域时常无法较好权衡的问题，使得图像变化检测既保留图像的细节信息又保留平滑区域信息。实现过程是：输入两时相图像，直接差值法构造差异图像和进行中值滤波；之后运用NMF算法提取不同分辨率图像；对滤波后差异图像和不同分辨率图像分别取阈值；用Treelet算法融合上述阈值后图像；用区域生长法对融合后图像分割，得到最终变化检测结果。本发明解决了图像的邻域结构易受到孤立噪声点影响的问题，能够保持图像的细节信息与平滑区域信息，且能够去除孤立噪声，提高了变化检测精度，可用于灾情监测、土地利用、农业调查等领域。

公开(公告)号：CN102509297B

公开(公告)日：2014-09-17

申请号：CN201110359600.3

申请日：2011-11-14

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 公茂果 ,  焦李成 ,  张晔 ,  马晶晶 ,  马文萍 ,  石永安 ,  尚荣华 ,  王爽 ,  侯彪

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于克隆选择的最佳熵阈值的遥感图像变化检测方法，其实现步骤为：(1)用对数比值算子构造两时相遥感图像的差异影像图；(2)初始化种群，并设定参数；(3)利用最佳阈值算法计算种群的亲合度，并对亲合度进行降序排序；(4)依据克隆选择算法对每个个体进行克隆选择操作，产生新的种群，保存种群中亲和度最大的个体；(5)判断是否达到终止条件，未达到则返回步骤(3)，否则保存结果中的每个个体进行亲合度大小排序，将亲合度最大值所对应的个体作为最优阈值；(6)利用最优阈值对差异影像图进行阈值分割，得到初始变化检测结果；(7)用形态学处理初始变化检测结果图，得到最终变化检测结果。本发明具有稳定、有效和总检测错误数较低的优点。

公开(公告)号：CN103971697A

公开(公告)日：2014-08-06

申请号：CN201410227922.6

申请日：2014-05-27

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 钟桦 ,  焦李成 ,  周伟 ,  田小林 ,  王爽 ,  侯彪 ,  王桂婷 ,  马文萍 ,  尚荣华

IPC: G10L21/0232

Abstract: 本发明公开了一种基于非局部均值滤波的语音增强方法，主要解决现有技术在语音增强后易产生音乐噪声的问题。其实现步骤是：(1)输入带噪语音，计算带噪语音信号功率谱；(2)对带噪语音信号功率谱进行修改谱减法预处理，得到带噪语音估计功率谱；(3)由估计功率谱得到估计频谱，再对估计频谱进行短时傅立叶逆变换，得到预处理后语音；(4)对预处理后语音进行非局部均值滤波，计算语音修正值；(5)使用计算出来的修正值替代原始含噪语音信号。本发明为以非局部原理为基础，通过对待增强点邻域内的相似点进行加权平均，既能抑制背景噪声同时保持了语音清晰度，有效提高了语音质量，可用于移动通信。

公开(公告)号：CN102682434B

公开(公告)日：2014-08-06

申请号：CN201210148215.9

申请日：2012-05-14

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王桂婷 ,  焦李成 ,  张林刚 ,  公茂果 ,  钟桦 ,  张小华 ,  田小林 ,  侯彪 ,  王爽

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了基于边缘先验和NSCT域GSM的图像去噪方法，主要解决现有去噪方法对被高斯白噪声腐蚀的自然图像去噪效果不佳的问题。其实现步骤如下，(1)输入一幅待去噪图像；(2)用非下采样Contourlet域高斯尺度混合模型去噪方法对图像进行去噪；(3)将原始噪声图像与高斯核进行卷积；(4)估计无噪声图像的梯度；(5)用迭代方法去噪；(6)判断是否达到迭代次数，若未达到迭代次数，转到步骤(5)，若已达到迭代次数，则输出结果。本发明具有对含有高斯白噪声的自然图像去噪效果好的优点，能恢复出图像原有的特征，可用于图像分割、目标识别，变换检测等对图像的预处理。