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公开(公告)号：CN111091159B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN201911372169.9
申请日：2019-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2136
Abstract: 本发明提供一种自主式水下机器人推进器弱故障特征提取方法，属于水下机器人故障诊断技术领域。该方法首先对传统稀疏分解算法增加时间变量。待分解信号的每个节拍都会得到对应的分解结果，使得分解结果在时域内精度更高；然后在传统的特征提取方法基础上对故障特征进行增强，通过建立原子字典对应的故障权值矩阵，将故障信息保存在故障权值矩阵中；最后以稀疏分解系数与故障权值矩阵的内积作为增强后的故障特征，进而增大故障特征与干扰特征之间的差值。本发明专利可有效凸显并提取故障特征，便于后续检测并辨识出推进器弱故障，特别适合于自主式水下机器人推进器的状态监测。
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公开(公告)号：CN109191474B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811017253.4
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06V10/762
Abstract: 一种基于虫洞行为粒子群优化算法的脑图像分割方法涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于虫洞行为粒子群优化算法的脑图像分割方法。一种基于虫洞行为粒子群优化算法的脑图像分割方法，包括以下步骤：(1)输入图像并初始化；(2)把粒子聚类为种子和像素；(3)检查第一粒子是否在第二粒子的邻域内，是则分组，否则进入步骤(6)；(4)检查粒子是否在种子粒子的邻域范围内，是则分组，否则进入步骤(6)；(5)两个种子颗粒相遇时计算距离，进行步骤(7)；(6)将粒子聚集到前景和背景区域；(7)将粒子聚类到前台和后台区域；(8)如果已完成聚类，则输出图像退出，否则进行步骤(3)。本发明操作效率高、分割精度。
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公开(公告)号：CN109493312B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201811028708.2
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于BEC预测模型的图像分割方法，通过建立应用于图像分割的SVM模型，然后基于BEC理论引入BEC公式以代替SVM的高斯核函数，简化BEC核函数中常数的值，得到大脑神经胶质瘤图像分割的预测模型，进行实际图像分割。本发明模型新颖，与传统的图像分割方法相比有较低的时间复杂度和更高的效率，BEC核函数基于量子力学中的BEC理论，较高斯核函数更为新颖，更符合自然规律，BEC核函数是n次幂指数的函数，高斯核函数是2n次幂指数的函数，计算上有着先天的低复杂度与高效率的优势。
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公开(公告)号：CN106204706B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201610532400.6
申请日：2016-07-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于虚拟现实应用领域，具体涉及一种漂移模型的海面三维可视化系统。本发明包括场景管理模块，数据管理模块，海面高度图模块，路径生成模块，天空盒模块：数据管理里模块统一处理来自不同输入途径的环境数据和模型数据，然后将处理后的数据分发至路径生成模块和海面高度图模块。本发明具有考虑信息全面，进而使场景模拟还原真实场景，从而提高搜救成功率的优点；是因为漂移模型的海面三维可视化系统需要对风属性，洋流属性，物体属性，随机事件，漂移起始类型和误差估计进行考虑，如此多因素的考虑使场景还原的更加真实，使搜救成功率可以保持的更高。
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公开(公告)号：CN102938055A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210379347.2
申请日：2012-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，特别涉及一种手骨的身份识别系统。一种手骨身份识别系统，包括采集模块，预处理模块，特征提取模块，手骨数据库，特征识别模块，采集模块采集手骨x光图像传送给预处理模块；预处理模块对手骨图像进行形态学计算、灰度变换、直方图均衡化、图像平滑和图像的归一化处理，并将处理后的图像传送给特征提取模块；特征提取模块提取手骨图像中的手骨轮廓，根据手骨轮廓图像计算手骨轮廓特征值；特征识别模块对手骨数据库中预先采集的手骨图像及其特征值进行聚类和分类，根据特征提取模块提供的手骨轮廓特征值对待识别的手骨图像进行识别。本发明具有识别数据不容易伪装，进而识别准确性高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108510503B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201810222986.5
申请日：2018-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的事一种基于纳什均衡理论的多纹理特征图像分割方法。主要包括：对图像的14种纹理特征值进行归一化处理；采用纳什均衡理论，不断的求取14个纹理特征值各自区域收益的最大值max(∑p∈Pσp)，并且根据区域收益值进行相似区域的判断与合并；将结果输出至改进的基于纳什均衡的多纹理C‑V模型中，获得光滑的图像分割轮廓线。由于模型是充分利用全图像14种纹理信息进行计算的，所以得到的结果更加全面和准确。
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公开(公告)号：CN109493312A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811028708.2
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于BEC预测模型的图像分割方法，通过建立应用于图像分割的SVM模型，然后基于BEC理论引入BEC公式以代替SVM的高斯核函数，简化BEC核函数中常数的值，得到大脑神经胶质瘤图像分割的预测模型，进行实际图像分割。本发明模型新颖，与传统的图像分割方法相比有较低的时间复杂度和更高的效率，BEC核函数基于量子力学中的BEC理论，较高斯核函数更为新颖，更符合自然规律，BEC核函数是n次幂指数的函数，高斯核函数是2n次幂指数的函数，计算上有着先天的低复杂度与高效率的优势。
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公开(公告)号：CN109191474A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811017253.4
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于虫洞行为粒子群优化算法的脑图像分割方法涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于虫洞行为粒子群优化算法的脑图像分割方法。一种基于虫洞行为粒子群优化算法的脑图像分割方法，包括以下步骤：(1)输入图像并初始化；(2)把粒子聚类为种子和像素；(3)检查第一粒子是否在第二粒子的邻域内，是则分组，否则进入步骤(6)；(4)检查粒子是否在种子粒子的邻域范围内，是则分组，否则进入步骤(6)；(5)两个种子颗粒相遇时计算距离，进行步骤(7)；(6)将粒子聚集到前景和背景区域；(7)将粒子聚类到前台和后台区域；(8)如果已完成聚类，则输出图像退出，否则进行步骤(3)。本发明操作效率高、分割精度。
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公开(公告)号：CN102938055B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201210379347.2
申请日：2012-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，特别涉及一种手骨的身份识别系统。一种手骨身份识别系统，包括采集模块，预处理模块，特征提取模块，手骨数据库，特征识别模块，采集模块采集手骨x光图像传送给预处理模块；预处理模块对手骨图像进行形态学计算、灰度变换、直方图均衡化、图像平滑和图像的归一化处理，并将处理后的图像传送给特征提取模块；特征提取模块提取手骨图像中的手骨轮廓，根据手骨轮廓图像计算手骨轮廓特征值；特征识别模块对手骨数据库中预先采集的手骨图像及其特征值进行聚类和分类，根据特征提取模块提供的手骨轮廓特征值对待识别的手骨图像进行识别。本发明具有识别数据不容易伪装，进而识别准确性高的优点。
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公开(公告)号：CN115409722A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210507088.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种适用于人工光照下基于多帧图像的水下图像复原方法，属于图像处理技术领域，包括：(1)提出一种系统化的估计背景光的方法，在该区域中估计背景光；(2)提出一种基于多帧序列图像的透射率求解方法，得到水下图像对应通道的透射率。最后利用内容(1)、(2)中的背景光和透射率通过水下图像复原公式实现图像复原。本发明能够更加准确地复原出人工光照下浑浊水体环境中图像的清晰度，且该方法对浑浊水体具有更高的适应性。
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