本发明属于微生物技术领域，公开了一株具有降解偶氮染料功能的耐盐季也蒙毕赤酵母菌菌株、培养方法及其应用。该季也蒙毕赤酵母菌菌株被命名为Meyerozyma guilliermondii A3。已于中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心保藏，其保藏号CGMCC No.21315。季也蒙毕赤酵母菌菌株的26S rDNA序列登录于GenBank数据库，登录号为MT122798。能够在高盐条件下高效好氧降解脱色多种水溶性偶氮染料，且对实际废水也有较好处理效果，具有潜在的偶氮染料污染修复应用价值。
📄 2021115630672
📂 C12N1_16
👤 辽宁师范大学
📅 2021-12-20
本发明属于废水生物处理技术领域，公开了降低膜生物反应器膜污染装置及其方法。将高场强永磁体设置于平板膜组件中或其外侧，根据磁生物效应机制，利用永磁体附近的较强磁场抑制膜污染，同时利用其远处反应区内分布的较弱磁场改善生物处理过程，以达同时降低膜污染并提升处理效率的目的。利用静态磁场延缓膜污染的同时改善生物处理过程，一举两得。同时，该方法一次投资可带来长期效果，无二次污染及其他潜在危害，在保留了传统平板膜膜生物反应器各项优势的基础上，进一步提升处理效率及稳定性，在各类污、废水处理方面均具有较强应用潜力。
📄 2022100664204
📂 C02F3_12
👤 辽宁师范大学
📅 2022-01-20
本发明公开一种基于自适应预测编码的加密图像可逆信息隐藏方法，是基于不同特征计算纹理复杂度对图像块进行分类，针对不同类型块的像素相关性差距较大，对不同的块运用不同的压缩算法；利用自适应权重预测法，缩小原像素值和预测值之间的差距，提高压缩效率，以此增加嵌入容量。平滑块根据不同的预测误差，使用不同的像素级压缩方法，纹理块采用了优化自适应权重预测的块级压缩方法，给秘密信息的嵌入提供了足够的空间。本发明具有压缩效率高、嵌入容量大、完全可逆、安全性及不可见性好等优点。
📄 2022114108177
📂 H04N1_32
👤 辽宁师范大学
📅 2022-11-11
本发明公开一种基于超像素排序和边缘类型自适应预测的RDH方法，首先提出基于超像素不规则分块和排序策略，将超像素分割技术应用于直方图移动的排序，可以更好利用像素特点；然后提出一种基于像素边缘的分类方法，将像素划分为三种强度及四个方向，并针对像素所处于的边缘类型，使用包括对LS预测器改进的最合适的三种预测器和较强局部一致性的预测上下文，从而构造成适用于当前载体图像的自适应预测器；最后提出基于优化的数据隐藏策略，数据的嵌入位置将根据载体图像和待嵌入数据通过优化算法得到。本发明专注于构建一个足够尖锐的直方图，作为一种基于直方图移动预测误差扩展的可逆数据隐藏方法具有大容量和高图像质量的优点。
📄 202210544849X
📂 G06T1_00
👤 辽宁师范大学
📅 2022-05-19
本发明公开一种边缘和色调保真度联合约束优化的单幅图像去雾方法，本发明首先利用SLIC超像素分割将有雾图像划分成一系列图像块；其次，利用正态分布标准化和Sigmoid非线性映射，构造归一化暗通道图和归一化细节图，生成一个亮度和结构细节加权融合的特征图，从而自适应地选取反映大气光的图像块并估算理想的大气光值；然后，以散射系数为自变量，构造了一个边缘和色调保真度联合约束优化的目标函数，进而采用基于斐波那契法的一维最优化搜索，在保证色调保真度的前提下计算自适应散射系数和透射率图，最终实现基于大气散射模型的图像去雾。
📄 2022104639502
📂 G06T5_73
👤 辽宁师范大学
📅 2022-04-29
本发明公开一种基于注意力遮挡机制的表情识别方法，采用了训练‑微调的架构，通过注意力回馈‑遮挡模式实现对模型注意力的再训练。在训练阶段，基于模型在训练过程中不同特征向量之间具有很强的关联性，对网络处理后的特征向量进行聚类同时使用记事本亲和字典缓存，使用记事本亲和损失和交叉熵损失去辅助训练表情识别网络模型；在微调阶段，使用遮挡注意力部分微调法去提升表情识别网络的性能。本发明加强了网络的泛化性，克服了现有技术所存在的过拟合、表情特征向量聚集、遮挡图像识别失效等问题，使得表情识别具有更高的准确率。
📄 2022103735381
📂 G06V40_16
👤 辽宁师范大学
📅 2022-04-11
本发明公开一种基于正交V‑系统变换的计算机辅助甲骨缀合方法。利用形态学运算并以边缘跟踪算法提取甲骨拓片的外部边缘轮廓；利用曲率尺度空间算法检测甲骨边缘的大曲率角点，进而以若干大曲率角点为端点确定多段具备碴口特征的待匹配边缘，在数据库中按照逐条边缘匹配的方式检索候选拓片；对于一条待匹配边缘，将其进行正交V‑系统变换后构造V‑描述子向量，再利用V‑系统变换的低频和中频构造该边缘的近似向量和细节向量，进而通过Freeman链码将两者转换为方向直方图；以欧氏距离和皮尔逊相关系数为相似度测度，分别利用V‑描述子向量和方向直方图进行初始检索和精细检索，进而确定可供缀合的拓片集合。
📄 2022101276386
📂 G06V10_75
👤 辽宁师范大学
📅 2022-02-11
本发明公开一种混合高斯分布和二项分布的两阶段甲骨文字分割方法。首先，利用颜色空间转换提取甲骨拓片图像的亮度分量；其次，以混合高斯分布模型建模图像的全局统计特性，联合K‑均值算法和EM算法进行优化求解，进而以相对熵测度为约束，得到抑制了点状噪声的粗分割结果；然后，利用顶帽运算和连通区域分析，去除片状斑纹、盾纹、齿缝以及大面积背景；最后，以二项分布对连通区域的面积进行建模，利用最大类间方差计算该二项分布的方差，进而结合外接矩形分析，实现对残留的兆纹、刻痕和固有纹理的自适应填充，获得甲骨文字的最终分割结果。
📄 2022101276121
📂 G06V10_26
👤 辽宁师范大学
📅 2022-02-11
本发明公开一种边缘梯度协方差引导的甲骨卜辞文字轮廓修复方法，首先，将待处理的甲骨拓片图像进行对比度增强、形态学操作和连通域几何属性分析，提取出甲骨卜辞文字；其次，利用边缘梯度的自相关矩阵对文字边缘的局部曲率进行分析，把其划分为平滑区域和笔划拐点区域；然后，对于平滑区域的文字边缘轮廓，采用线性插值方法对其进行平滑重构，而对于拐点区域的文字边缘轮廓，则利用局部梯度协方差和最小均方误差法计算最优的线性插值权重，实现边缘定向插值重构。
📄 2022101050214
📂 G06T7_12
👤 辽宁师范大学
📅 2022-01-27
本发明公开一种基于有监督对比学习的多阶段渐进式混合失真图像复原方法，构建的网络模型由三个阶段组成，利用编码‑解码器体系结构学习上下文特征，并将相邻的两个阶段进行组合，实现早期阶段和晚期阶段之间的信息交换。每个阶段引入逐像素自适应设计，在特征处理块之间增加水平连接，避免信息丢失；此外，采用双池化通道注意块来推断更精细的通道注意，提高网络的表示能力，然后为模型设置正类和负类，构造适当的对比学习损失函数，从而在特征空间中进一步修正输出，能够同时去除图像中的噪声并恢复原本模糊的细节。
📄 2022100245319
📂 G06T5_70
👤 辽宁师范大学
📅 2022-01-11
本发明公开一种基于双增强残差网络的生物图像去噪方法，含有两个相同结构的子网络组成，每个子网络均通过编码‑解码的层次结构，对特征进行降尺度和升尺度，使得GPU能够产生更大的感受野；在编码过程中，采用卷积层进行下采样获取图像信息，并叠加残差块对特征进行初步提取；解码过程中，利用转置卷积的上采样特征能力，同时叠加残差密集块，提取深层次特征，恢复图像细节；在两个子网络中，分别在卷积层和转置卷积层之间增加跳跃连接，两个子网络之间监督注意模块和四个交叉特征融合模块相连，这些连接有助于传递图像细节信息，加深网络的同时提高恢复性能。
📄 2022100240847
📂 G06T5_70
👤 辽宁师范大学
📅 2022-01-11
本发明公开一种基于对抗性域自适应的无监督MRI图像复原方法，通过对抗性域自适应的框架，从退化的输入图像中学习模糊及噪声的中间表示，然后使用额外的自我监督模块进一步提高表示的鲁棒性，并通过多种约束来辅助模型的训练，同时在编码器中嵌入拉普拉斯算子提取边缘，形成额外的边缘恢复约束。即在去除图像噪声的同时，尽可能精细地恢复图像中模糊部分原本的边缘纹理，从而更好地对低质量MRI图像进行复原。
📄 2021110499868
📂 G06T5_00
👤 辽宁师范大学
📅 2021-09-08
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