-
公开(公告)号：CN104636753A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510056549.7
申请日：2015-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/00523 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种基于PCNN神经元激活率和群离散度的区域特征提取方法。包括以下步骤：步骤一：对原始图像进行预处理，将神经网络PCNN与图像对应；步骤二：将0～255的灰度范围根据目标区域划分成N个从大到小的灰度区间；步骤三：得到当前灰度区间内发生群激活的神经元；步骤四：统计发生群激活神经元的领域内受激励神经元个数，判断发生提起激活的神经元；步骤五：统计提前激活神经元个数，得到群激活率和群离散度；步骤六：读取下一个灰度区间，重复步骤三到步骤六，直到第N个区间。本发明具有计算复杂度小，分类效果好的优点。
-
公开(公告)号：CN104318539A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410546109.5
申请日：2014-10-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及的是一种声纳图像处理领域。具体涉及一种基于扩展Piella框架的声纳图像融合方法。本发明包括：(1)对参数进行初始化，输入两组待融合声纳图像；(2)对待融合声纳图像进行多分辨率变换，建立待融合声呐图像各自的多分辨率图像序列；(3)对待融合图像的高频子带和低频子带进行多分辨率逆变换，得到最终的融合结果。本发明首先提出了针对声纳连续帧图像的融合方法。与以往的图像融合方法相比，该方法在融合的清晰度与细节表现力均有显著的提高。
-
公开(公告)号：CN103616697A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310652190.0
申请日：2013-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S17/89
CPC classification number: G01S17/89
Abstract: 本发明实现的是一种智能水下激光探测系统。该系统通过运行VxWorks的嵌入式平台控制水下激光器，通过水下激光器获取水下目标的原始激光图像，在VxWorks系统下对获取的激光图像进行处理，估计目标方位，然后根据处理结果生成改进的水下激光器系统参数，并使用该参数调整水下激光器设置，再次对目标进行成像。经过多次自动调整，该系统最终可获取清晰的目标图像。同时该系统通过扩展，可连接PC机来实时监测系统的图像处理结果。本发明适用于水下目标的自动探测，同时还可进行水下激光图像处理算法以及水下激光器自动控制算法的开发与调试。
-
公开(公告)号：CN102184402A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110127174.0
申请日：2011-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种特征选择方法。(a)整个特征集作为完整的特征空间输入特征选择算法中；(b)把输入的特征空间中的特征按照一定的顺序取出，并放入新的特征空间中；(c)采用特征评价标准来比较不同空间中的特征；(d)重复(b)(c)两步，直到新空间中的特征数量达到既定值；(e)新特征空间中的特征即是被选择出的最佳特征子集。本发明的方法省略了阈值的设置，并且可以选择结果中的特征数量，方便控制整个选择过程的时间，并且能选择出较好的特征子集。
-
公开(公告)号：CN100580694C
公开(公告)日：2010-01-13
申请号：CN200810064059.1
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种用于灰度图像快速多阈值分割的方法。本发明先读取灰度图像，并计算其灰度直方图。将得到的直方图进行平滑，得到平滑直方图，在平滑直方图中选取若干最大峰值点，并获取它们对应的灰度值数组。将灰度值数组两端扩展，使扩展后的数组中两相邻元素相加在除以2就得到了多阈值分割所需要的阈值，进而实现多阈值分割。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101236607A
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200810064059.1
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种用于灰度图像快速多阈值分割的方法。本发明先读取灰度图像，并计算其灰度直方图。将得到的直方图进行平滑，得到平滑直方图，在平滑直方图中选取若干最大峰值点，并获取它们对应的灰度值数组。将灰度值数组两端扩展，使扩展后的数组中两相邻元素相加在除以2就得到了多阈值分割所需要的阈值，进而实现多阈值分割。
-
公开(公告)号：CN101055311A
公开(公告)日：2007-10-17
申请号：CN200710064132.0
申请日：2007-03-01
Applicant: 中国海洋石油总公司 , 海洋石油工程股份有限公司 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种多波束剖面声纳信号处理装置，其特征在于：它包括水上主机，设置在水下机器人上的发射及控制DSP部分，发射信号调理部分、功率放大器、发射换能器、接收换能器、模拟信号采集传输部分、数据接收端口和DSP并行信号处理部分；发射及控制DSP部分通过缆线与水上主机连接，实时接收水上主机的命令，发射信号调理部分将发射及控制DSP部分产生的模拟信号进行放大、滤波，隔离，给功率放大器放大，发射换能器将信号进行电、机转换后，向水下发射；接收换能器接收回波，进行机、电转换后，模拟信号采集传输部分转换成数字信号，传输到数据接收端口，经DSP并行信号处理部分处理后，通过缆线传输给水上主机。本发明可以广泛用于探察海底石油管线方位的过程中。
-
公开(公告)号：CN120013801A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510108471.2
申请日：2025-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种基于导向注意力的前视声纳图像去噪方法。本发明涉及图像处理技术领域，本发明采集前视声纳图像，从图像中提取均匀噪声块和非均匀噪声块，并构建声纳图像数据集；使用均匀噪声块、非均匀噪声块来训练去噪模型，使模型学习非均匀噪声块到均匀噪声块的映射关系；将声纳图像作为输入，使用去噪模型生成粗噪声图，通过调节因子细化噪声图得到细噪声图，将声纳图像与细噪声图作差得到去噪图像。本发明直接使用声纳图像来训练深度学习模型，使去噪模型能准确学习到声纳图像与干净图像之间的映射关系。通过导向注意力来引导模型估计噪声映射，使模型能最大限度地保留图像中目标细节。
-
公开(公告)号：CN114219709B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111411499.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/4038 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种前视声纳波束域图像拼接方法，包构建表达域映射星座图，形成波束域和图像域之间数据转换关系；根据表达域映射星座图，拆分声纳实际运动，构建旋转运动、位移运动模式下表达域映射模型；采用实测临近帧声纳图像，以前一帧图像为基准，将声纳实际运动情况按旋转运动、位移运动进行分解，对后一帧图像参照表达域映射模型进行图像形变运算，实现两幅图像中目标重合；对目标已重合的两幅波束域图像，采用Laplace金字塔分层融合策略进行图像融合；采用前视声纳序列图像，进行连续多帧数据波束域拼接运算，通过插值展开到图像域中。本发明很好的去除图像与拼接中产生的边缘接缝，消除扇形展开插值运算拼接时出现的伪目标值。
-
公开(公告)号：CN111951242A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010786527.7
申请日：2020-08-07
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中海石油深海开发有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多波束测深声纳的气体泄露检测方法，是一套对多波束测深声纳系统在水下采回的数据进行气体目标检测的方法，包括以下步骤：步骤1：选取数据集，将数据集里的初始数据进行全局归一化处理。步骤2：将归一化后的图像数据进行去旁瓣处理。步骤3：转为扇形图。步骤4：整理数据集。步骤5：输入待检测图像，并提取候选区域。步骤6：区域归一化操作。步骤7：分类与回归。发明提供了一种自动检测识别气体泄露的方法，相比于传统图像处理方法，本方法能够适应的环境比较多样，检测的稳定性较高，目标识别的位置更为准确，适用于能够采集到比较多数据并且环境比较多变的水下气体目标检测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
92
records
(took 0.034 seconds)
