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公开(公告)号：CN104138277A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410366119.0
申请日：2014-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B8/08
Abstract: 本发明公开了一种定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其检测方法为：步骤一、获取生物组织超声背散射信号；步骤二、截取DOI区域的背散射信号作为输入数据；步骤三、对输入数据进行EMD分解，得到三阶本征模态函数和一个残差项；步骤四、提取三阶本征模态函数能量谱，并与原信号能量谱进行相似度分析，确定包含组织微结构信息的BIMF；步骤五、对确定出的BIMF进行估计，计算组织散射子间距信息。本发明具有如下优势：(1)提取模态函数项BIMF，去除非相干模态函数项中的无用信息；(2)消除弥散散射元信号及噪声干扰，抑制倒谱中的干扰峰值，提高MSS估计精度，估计精度可达90～95％。
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公开(公告)号：CN102542296B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210005968.4
申请日：2012-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种采用基于多变量灰色模型的二维经验模态分解提取图像特征的方法，属于图像处理领域，本发明为解决现有二维经验模态分解方法受端点效应影响而无法有效提取图像本征信息的问题。本发明采用多变量灰色模型对给定图像进行边界延拓，再对延拓后的图像进行传统的二维经验模态分解，得到延拓的二维本征模态函数和残差，提取与原图像对应位置的二维本征模态函数和残差，作为最终分解结果。本发明充分发挥了灰色理论所需数据量少、短期预测精度高、计算速度快、对原始数据分布无特殊要求的优势，易于实现与推广应用。
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公开(公告)号：CN102842120A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210299552.8
申请日：2012-08-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于超复数小波相位测量的图像模糊程度检测方法，涉及一种图像处理领域的图像清晰度判别方法。为了克服现有方法检测范围较窄的不足，本发明的图像模糊程度检测方法包括如下步骤：一、对噪声图像进行超复数小波变换，得到超复数小波系数；二、将实部-虚部表示的超复数小波系数转换为幅值-相位表示形式；三、统计相位系数的分布特性，计算分布方差。本发明利用方差来描述超复数小波相位系数的分布特征，有效地描述了清晰和模糊图像之间的纹理变化，能够实现不同图像之间模糊程度的检测。
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公开(公告)号：CN102542296A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210005968.4
申请日：2012-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种采用基于多变量灰色模型的二维经验模态分解提取图像特征的方法，属于图像处理领域，本发明为解决现有二维经验模态分解方法受端点效应影响而无法有效提取图像本征信息的问题。本发明采用多变量灰色模型对给定图像进行边界延拓，再对延拓后的图像进行传统的二维经验模态分解，得到延拓的二维本征模态函数和残差，提取与原图像对应位置的二维本征模态函数和残差，作为最终分解结果。本发明充分发挥了灰色理论所需数据量少、短期预测精度高、计算速度快、对原始数据分布无特殊要求的优势，易于实现与推广应用。
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公开(公告)号：CN102306302A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110251051.8
申请日：2011-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 基于EMD与GARCH模型的卫星时钟误差预报方法，涉及卫星时钟的钟差预测领域，解决了现有的卫星时钟误差预报方法因缺少非平稳随机项的预测，而导致预报精度难以提高的问题，它包括步骤一、获取时钟误差历史数据，并进行数据修正预处理得到卫星钟差数据；步骤二、对卫星钟差数据的经验模态进行分解，得到卫星钟差数据的随机项部分；步骤三、对卫星钟差数据的趋势项进行预测，通过建立卡尔曼预报模型进行卫星钟差数据趋势项的预测；步骤四、对卫星钟差数据的随机项进行预测，去除趋势项后得到的随机项，采用ARMA和GARCH模型对随机项进行预测，提高卫星钟差预测精度。用于卫星导航系统的高精度时间同步。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101909165B
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201010240009.1
申请日：2010-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于混合测度的视频数据宽景成像方法，属于图像处理领域，本发明为解决现有针对两幅图像的配准拼接提出的宽景成像算法在处理视频数据的时候存在执行效率低、宽景成像精度低等问题，提供了一种基于混合测度的视频数据宽景成像方法。本发明：一、采样，配准帧图像，二、再次采样，待配准帧图像，三、有效性评估，四、获取配准参数，五、分别判断横向配准位移量和纵向配准位移量是否超出阈值范围，六、采用缝隙渐变加权融合的方法将获取配准参数的配准帧图像和待配准帧图像进行拼接，将本次拼接后的图像作为下一次的配准帧图像，然后返回二，进行下一次图像采样和拼接，直到视频数据采样过程结束，退出循环，完成一个宽景图像的拼接过程。
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公开(公告)号：CN101582167B
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN200910072319.4
申请日：2009-06-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于四元数分解和相关函数判断彩色图像相关性的方法，属于图像处理领域，本发明的目的是解决采用ELL提出的方法分解四元数的水平和垂直分量，以及基于平行垂直分解的方法计算两幅彩色图像的相关函数计算速度低的问题。本发明的方法包括：步骤一、大小均为M×N像素的两幅彩色图像的纯四元数表达式分别为p(m，n)＝b1(m，n)i+c1(m，n)j+d1(m，n)k和q(m，n)＝b2(m，n)i+c2(m，n)j+d2(m，n)k；步骤二、将第二幅彩色图像q(m，n)沿方向分解为q(m，n)＝q//(m，n)+q⊥(m，n)；步骤三、按公式获取两幅彩色图像的相关函数cr(m，n)，所述相关函数cr(m，n)的值表示两幅彩色图像的相关性。本发明方法用于判断两幅彩色图像的相关性强弱。
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公开(公告)号：CN114966902B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210533045.X
申请日：2022-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的降雨量自动估测方法及系统，其中，该方法包括利用算法提取雷达反射率与地面降雨观测站点的时空对应数据；利用神经网络算法对提取的数据进行训练，更新权重，估测降雨量；通过使用加权的损失函数优化神经网络算法，使模型提高对中雨、大雨、暴雨的估测能力；通过各节点权重计算输出，估测得到降雨量具体值；该方法有效解决了现有经验公式在多种假设下推导得出，导致降雨量的估计准确率低，以及对中雨、大雨、暴雨的估测准确率更低的技术问题，满足了自动化的要求，同时提高了降雨量的估测精度。
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公开(公告)号：CN118038033A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311769011.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提出一种基于通道分离网络的自归一化图像分割方法。本发明所述方法改进了UNet分割算法，使用三维卷积神经网络CSN和二维卷积解码器搭建UNet结构，其中二维卷积解码器中使用SiLU激活函数，并利用其自归一化性质代替BN层，形成了一种基于三维卷积神经网络的二维分割算法，是对于特殊输入输出要求设计的图像分割算法，同时做到了计算复杂度和精度的权衡。同时引入多种现代模型的训练技术，将其组成为一种规范化训练框架去优化本发明提出的算法。
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公开(公告)号：CN118014931A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311766600.4
申请日：2023-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨岛田大鹏工业股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种具有强泛化能力的汽车凸轮轴安装孔内壁缺陷检测方法。该方法对所有待检测图像进行预处理，将预处理后的图像首先输入到改进的开集检测算法中进行所有缺陷的检测，得到经开集检测算法检测的缺陷位置信息；将预处理后的图像进一步输入到选择的闭集检测算法中进行已知类别的缺陷检测，得到对应的缺陷检测位置信息；将经开集检测算法和闭集检测算法得到的缺陷位置信息进行融合，得到最终的输入待检测图片对应的缺陷检测结果。本发明克服常规目标检测算法对于汽车发动机凸轮轴安装孔内壁缺陷检测任务的不适应性，同时提升了模型的泛化性，对于汽车发动机凸轮轴安装孔内壁任意类别的缺陷均具有着优异的检测能力。
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