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公开(公告)号：CN118015464A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410164684.2
申请日：2024-02-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G01N21/84 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的面向检测任务的高光谱谱段优选方法，所述方法如下：加载高光谱图像，将高光谱图像高度宽度两个维度扁平化为一维张量，对处理后的高光谱图像进行二进制染色体编码；利用光谱信杂比构建适应度函数模型，通过聚类算法将相似的背景归类为同一簇，对每一类背景设置一个权重，针对不同检测目标，采取两种策略加权抑制背景，进一步提高光谱信杂比估计背景精度；利用遗传算法的选择操作、交叉操作、变异操作随机全局搜索优化，计算个体适应度，搜索适应度最小的个体，得出谱段优选结果。本发明使用两组高光谱数据集对算法测试验证，证明了该方法可以有效地筛选出与全谱段探测能力相当或更优秀的谱段子集。
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公开(公告)号：CN118015460A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410151424.1
申请日：2024-02-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨尺度引导和增强的遥感图像变化检测方法，所述方法包括如下步骤：使用权重共享的双编码器提取双时相遥感图像中的多层次特征，并利用高阶特征交互模块提高对多尺度特征的感知和表征能力；改进解码器和编码器之间的跳跃连接操作，提出跨尺度引导增强模块来增强感兴趣变化的特征，并过滤无关的背景干扰；使用双时相特征对齐融合模块对多层次解码器重建的变化语义信息进行融合，提取感兴趣的变化地物，避免双时相特征匹配误差产生的伪变化。该方法利用低层空间信息引导和约束深度语义信息的重建过程，增强感兴趣变化特征并过滤无关背景干扰，并兼顾多尺度地物特性和双时相特征之间的配准误差问题，从而提高变化检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114119856B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202010878348.6
申请日：2020-08-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感成像图像仿真方法及系统，涉及光学遥感成像仿真与信息处理技术领域。该方法包括：利用矩形主镜的参数和旋转角速度通过光瞳函数和傅里叶变换确定矩形主镜的点扩散函数；利用卫星平台的三轴角振动函数以及星体坐标系与焦平面坐标系的对应关系确定焦平面的焦平面像移轨迹；利用点扩散函数和焦平面像移轨迹确定场景辐亮度图对应的焦平面辐亮度图；利用焦平面辐亮度图和探测器的响应函数确定初始仿真图像，并结合高斯噪声确定矩形主镜的所有旋转角度的序列仿真图像。本发明针对卫星平台振动造成的图像模糊耦合影响，计算场景辐亮度图对应的焦平面辐亮度图，得到矩形主镜不同旋转角度对应的辐射仿真图像，提高了成像质量。
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公开(公告)号：CN117745777A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410019506.0
申请日：2024-01-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/33 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V20/13
Abstract: 一种基于时空配准的遥感检测地表密集异常元去除方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：提取卫星姿态轨道数据，拟合相机成像模型，构建像面坐标到地心地固坐标系的配准模型；步骤2：基于地表异常元能量、形态等特性，构建杂波点特征向量；步骤3：基于步骤1得到的配准数据，以步骤2构建的杂波特征作为先验信息，对检测得到的所有检出结果进行匹配筛选，对地表异常元进行标定和去除。该方法可以实现对地表密集异常元在不同场景、不同分辨率、不同轨道高度下的实时标定及更新，获取更准确的有利于后续目标检测跟踪等应用的目标特性。
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公开(公告)号：CN110969125A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911214745.7
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种面向目标识别任务的探测谱段优选方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：基于视在对比度模型和综合信噪比模型初选目标探测谱段集；步骤二：在初选的目标探测谱段集内，基于光谱相对距离模型计算各个谱段上不同目标间的辐射强度相对差异，对每个谱段上所有目标的辐射相对差异值累加并排序；步骤三：在初选的目标探测谱段集内，基于光谱信息散度模型计算各个目标在不同谱段组合情况下的光谱信息散度和，以光谱信息散度和最大的谱段组合作为优选谱段集。本发明的方法通过谱段初选和谱段优选确认，实现探测谱段的优选，适用于优选面向目标识别任务的探测谱段，能够提高系统对目标的可探测与可识别性能，支持系统综合效能的提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109977609A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910305925.X
申请日：2019-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于真实遥感数据的地面高温热源红外图像仿真方法，所述方法包括如下步骤：S1：对原始图像进行辐射校正，获取地面高温热源目标的辐射亮度；S2：采用引入模糊理论改进的数据分析聚类算法对图像中高温像元进行分割提取；S3：对高温像元进行温度反演，获取热源温度分布；S4：利用S3得到的热源温度特性参数计算入瞳热源辐射亮度值；S5：利用入瞳热源辐射亮度值逐像素进行灰度映射，得到高温热源仿真图像。本发明利用真实数据反演不同区域的地物发射率，对真实高温热源的温度分布特性进行建模仿真，获取不同条件下高度还原高温虚警源辐射特性的数据，以支撑天基光学目标探测系统检测算法的设计与优化工作。
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公开(公告)号：CN109407311A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811626144.2
申请日：2018-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相位差异法的衍射光学成像系统波前反演算法，所述算法包括如下步骤：步骤一：建立包含衍射光学成像系统衍射效率和空间移变特性的衍射光学成像特性表征模型；步骤二：基于最大似然方法建立针对衍射光学成像系统的相位差异波前反演模型；步骤三：基于标量衍射理论推导离焦衍射位相表达式及离焦衍射效率表征模型；步骤四：针对衍射成像的空间移变特性，基于等晕区分块思想对焦面空变退化图像和离焦面空变退化图像进行分块处理；步骤五：利用基于模拟退火的粒子群算法对相位差异波前反演模型进行全局最优化求解，输出不同视场对应波前信息。本发明可为未来超大口径薄膜衍射光学成像系统的空间应用提供支持。
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公开(公告)号：CN103163049B
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201310083686.0
申请日：2013-03-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N15/00
Abstract: 水平取向粒子群散射特性的测量方法及装置，涉及大气辐射领域，它是为了解决目前无法对卷云中水平取向粒子群散射特性进行测量的问题。本发明利用氙气探照灯为光源，用低层云作为测量对象，记录设备采用普通的长焦CCD相机，利用氙气探照灯朝向天顶方向照射低层云，将水平取向的冰晶粒子看成一面水平镜子，探照灯的虚像出现在高度2h处，通过相机、探照光源和光源虚像关系可得到冰晶粒子的角宽度，当相机指向接近天顶方向可观测到的光斑分为两部分，镜像反射部分的角度范围应该约束在Δθ≈λ/D+2F，由此得到的光斑角半径Δθ和光线波长λ可推出有效的冰晶粒子的尺寸D和振颤参数F。本发明适用于水平取向粒子群散射特性的测量。
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公开(公告)号：CN116777953B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202310650409.7
申请日：2023-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征聚合增强的遥感图像目标跟踪方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：使用基于编码‑解码结构的特征提取网络输出高分辨率特征图，特征图下采样级为原始图像的4倍；步骤2：使用多尺度特征聚合模块规整并聚合步骤1中高分辨率特征图中的多尺度特征，输出规整后特征图；步骤3：对于步骤2规整后的特征图，通过跨域注意力增强模块从三路分支捕获空间、通道维度之间的依赖关系，实现对特征图的增强；步骤4：基于增强后的特征图预测目标位置、尺寸、偏移等信息，通过匹配算法实现目标轨迹输出。该方法可以规整增强不同尺度下的有效特征，减少虚警源干扰，实现复杂场景下的目标跟踪。
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公开(公告)号：CN119516293A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411664241.6
申请日：2024-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/77 , G01N21/25 , G06V10/82 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06V10/764 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱扩散的环境异常检测方法，所述方法针对高光谱图像目标检测领域，提出了一种基于主成分分析和线性光谱混合模型的异常谱生成方法，解决了存在和不存在异常的配对标记数据不足的问题，以保证学习到的特征的有效性，同时提高了传统异常目标生成方法的真实感；针对高光谱数据设计了双窗口光谱扩散模型，将每个像元的扩散过程视为目标与周围背景的光谱混合，提高了重建过程中空间‑光谱维数估计的精度，使背景估计具有较高的空间和光谱精度；引入双窗口光谱扩散背景重建方法，通过在排除目标的双窗口内对光谱进行迭代积累，减少了异常扩展面积对背景估计的影响，有效抑制目标光谱。
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