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公开(公告)号：CN114565653B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210202888.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种存在旋转变化和尺度差异的异源遥感图像匹配方法，涉及一种异源遥感图像匹配方法。为了解决异源遥感图像匹配是存在旋转变化和尺度差异的问题。本发明利用先验匹配点对计算初始的仿射变换矩阵并将异源遥感图像分成对应的图像块，基于harris算子提取光学遥感图像块中的角点，利用HOPC算法确定光学遥感图像块上的角点坐标对应的SAR遥感图像上的坐标点；以匹配点对为中心截取子图像块，基于神经网络得到匹配损失值并进一步筛选正确的匹配点；根据每对匹配图像块中正确匹配点的损失值对匹配点进行筛选，由损失值得到仿射变换矩阵的贡献度，通过贡献度加权获得最终的仿射变换矩阵，从而实现异源遥感图像匹配。主要用于异源遥感图像的匹配。
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公开(公告)号：CN110598636B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910866137.8
申请日：2019-09-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/50 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 一种基于特征迁移的舰船目标识别方法，它属于舰船目标识别领域。本发明解决了在现有方法中，由于待识别的目标与已知训练的目标数据在外观以及成像质量的特性方面不一样，导致对待识别目标识别的效果差的问题。本发明提取不同分辨率的舰船图像的HOG特征，基于空间对齐与概率适配的的迁移学习方法，将源域的HOG特征和目标域的HOG特征映射到相同的特征空间，然后在同一特征空间中进行概率适配和实例权重调节，重新生成新的源域向量化HOG特征与新的目标域向量化HOG特征，利用新的源域向量化HOG特征对支持向量机进行训练，利用训练好的支持向量机进行待识别图像的目标识别。本发明可以应用于遥感图像中舰船目标的识别。
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公开(公告)号：CN115311185A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211027066.0
申请日：2022-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/50 , G06T3/40 , G06T7/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 机动目标ISAR散焦图像高分辨重聚焦方法，属于ISAR图像处理领域。为了解决现有的机动目标ISAR图像存在的散焦问题。本发明首先将ISAR散焦图像进行分割，然后将分割后的ISAR散焦图像以复数的形式送入CVPHD网络进行处理，CVPHD网络为基于复数域Pix2pixHD结构，其包含一个复数的卷积单元、一个复数的残差单元、一个复数的反卷积单元、一个实数卷积单元；实数卷积单元输出虚假生成图像，即聚焦后的图像。本发明用于机动目标ISAR散焦图像的高分辨重聚焦。
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公开(公告)号：CN114219995A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111544857.6
申请日：2021-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于图像补全的空间目标异源图像匹配方法，属于ISAR图像和光学图像处理技术领域。为了解决目前针对ISAR像素点缺失情况下的匹配图像方法存在匹配精度低的问题。本发明首先基于三维空间目标模型与距离多普勒算法仿真获得目标自旋情况下的ISAR图像序列；并利用投影的方法获得与ISAR图像同姿态的空间目标的光学样本；然后基于图像序列和最优权重的HaLRTC方法对空间目标对应的ISAR图像的缺失像素进行补全；最后基于金字塔重采样和优化迭代的方法对空间目标ISAR图像和光学图像进行匹配。本发明主要用于ISAR图像和光学图像的匹配。
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公开(公告)号：CN114114263A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111417490.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 基于CV‑ConvLSTM的SAR三维转动目标转速估计方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中运用时频分析成像处理的方法消除模糊存在准确率低的问题，本申请提出了一种CV‑ConvLSTM，CV‑ConvLSTM将包括卷积层、激活函数、输入门、遗忘门、输出门在内的整个网络扩展到复杂域中，并在此基础上，推导出一种用于CV‑ConvLSTM训练的复数域随时间反向传播算法CV‑BPTT。本申请基于CV‑ConvLSTM设计了TSF‑Net架构，进行SAR三维转动目标转速估计，将SAR转速估计任务转换为一个图像回归问题，来实现目标转速估计，估计精度显着提高。本申请利用SAR成像原理、复数域深度学习技术，更好的满足复杂SAR转速估计需求，对视角变化、仿射变换、噪声保持一定程度的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107290731B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710476610.2
申请日：2017-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种基于图像域模板匹配的雷达航迹起始方法，本发明涉及图像处理和目标数据处理领域。本发明的目的是为了解决现有的模板匹配法在强杂波的背景下存在算法计算量大，处理时间长，无法满足航迹起始对于实时性的要求的问题，以及航迹起始处理结果虚警率高，正确率低的问题。过程为：一：得到带有圈数标记的点迹数据；二：得到包含雷达的三圈点迹数据；三：得到雷达单层图像矩阵；四：得到多维图像矩阵；五：直至含有雷达的三圈点迹数据；六：进行匹配，如成功则保存结果，如失败则舍弃；判断是否框选完毕，如果没有则执行五；如果完毕，判断是否全部滑窗完成，如果没有则执行二；如果有，则结束。本发明用于雷达航迹起始领域。
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公开(公告)号：CN106056098B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201610464712.8
申请日：2016-06-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于类别合并的脉冲信号聚类分选方法，本发明涉及基于类别合并的脉冲信号聚类分选方法。本发明的目的是为了解决现有聚类结果中的类别数正确率低，类并合并后的聚类数目与真实信号数目不符的缺点。一种基于类别合并的脉冲信号聚类分选方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一、确定初始聚类中心和分类距离；步骤二、得到新的聚类中心；步骤三、计算新的聚类中心之间是否满足信号特征；步骤四、将满足信号特征的聚类中心合并，完成类别合并的信号聚类分选。本发明用于信号处理领域。
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公开(公告)号：CN107688170A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710718821.2
申请日：2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G01S7/415 , G01S13/72 , G06K9/6282
Abstract: 一种基于随机森林的雷达目标航迹起始方法，本发明涉及雷达目标航迹起始方法。本发明的目的是为了解决现有直观法、逻辑法规则粗糙、精度差、需人工设定门限、对强杂波环境的适应能力差；以及修正的Hough变换法等计算量较大、需要多批次量测数据、起始耗时较长、且对非直线运动的目标起始概率低的问题。具体过程为：一：对雷达历史观测数据的点迹组合进行特征提取，形成样本集D；对D进行采样，形成n个训练样本采样集；二：第t个训练样本采样集训练第t个决策树，然后构成随机森林组合分类器；三：在测试阶段，雷达观测区域点迹经过数据预选和特征提取，通过分类器，得到航迹起始结果。本发明用于雷达目标航迹起始领域。
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公开(公告)号：CN107300698A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710720106.2
申请日：2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 一种基于支持向量机的雷达目标航迹起始方法，本发明涉及基于支持向量机的航迹起始方法。本发明的目的是为了解决现有顺序处理方法规则粗糙、需设定经验门限、在强杂波背景下性能急剧下降等缺点；以及批处理方法计算量巨大，需要量测数据批次多的问题。具体过程为：一：提取雷达探测目标的运动信息作为训练样本特征；二：利用训练样本特征训练支持向量机，获得雷达目标分类最优超平面的决策函数；三：利用传统启发式规则法对雷达待分类量测数据进行预选，形成初选航迹；四：将训练好的支持向量机作为分类器，对初选航迹进行分类，区分真实目标与虚假目标，得到航迹起始结果。本发明属于雷达目标数据处理和机器学习领域。
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公开(公告)号：CN105842693A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610169281.2
申请日：2016-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G01S13/9029 , G01S7/2923
Abstract: 一种基于压缩感知的双通道SAR动目标检测的方法，涉及微波遥感技术领域，尤其涉及一种基于压缩感知的双通道SAR动目标检测的方法。本发明为解决现有单通道SAR?GMTI系统由于平台运动导致地杂波频谱展宽，使得慢速运动目标淹没其中而难以检测的问题以及多通道SAR系统存在通道数目和数据量庞大给数据的传输和存储造成巨大压力的问题。本发明按以下步骤进行：一、双通道SAR原始数据沿方位向进行稀疏采样；二、双通道SAR回波的预处理：距离向脉冲压缩；距离徙动校正；杂波抑制处理；三、双通道SAR回波的预处理；四、利用贝叶斯稀疏重构算法实现动目标散射系数的重构。本发明可应用于微波遥感技术领域。
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