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公开(公告)号：CN101714254A
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200910309817.6
申请日：2009-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 联合多尺度SIFT和区域不变矩特征的配准控制点提取方法，它涉及图像处理领域。它解决了在图像配准过程中，如何提取稳定、可靠的特征点的技术难题。首先利用高斯核函数对图像进行连续滤波，结合下采样方法，生成高斯差分尺度空间，寻找并计算局部极值的空间和尺度坐标。然后利用方向梯度信息构成关键点的特征向量，通过欧氏距离获得初步匹配的关键点对；进而以初选关键点为中心计算局部区域HU氏不变矩特征，结合欧氏距离筛选出最终精确有效的配准控制点。该方法结合了SIFT算法的多尺度特性和图像局部区域灰度不变矩特征，能够有效地提高了多传感器图像配准控制点对提取的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN100533480C
公开(公告)日：2009-08-26
申请号：CN200810063953.7
申请日：2008-01-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于核回归的单帧图像快速超分辨率重建方法，本发明涉及图像超分辨率重建的方法。它克服了已有核回归单帧图像的超分辨率重建方法计算量巨大、耗费时间长的缺陷。它包括以下步骤：把低分辨率图像上的像素点映射到高分辨率网格中；确定待估值像素点并分为两大类；确定每个第一类待估值像素点的正方形邻域像素集合，把集合中各点的像素值代入核回归方程计算像素值；确定第二类待估值像素点的菱形邻域像素集合，把集合代入核回归方程计算像素值；当所有待估值像素点都赋值后输出图像。本发明引入二维非线性核回归进行插值点的估值、利用局部邻域处理代替整幅图像处理、采用即时更新策略，从而实现单帧图像的超分辨率重建。
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公开(公告)号：CN100514085C
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200710144449.5
申请日：2007-10-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 高光谱图像的空间-光谱信息协同提高分辨率的方法，它涉及利用高光谱图像信息提高空间分辨率的方法。它解决了现有高光谱图像处理中存在的不能充分利用空间信息和光谱信息以改善图像分辨率的问题。本发明步骤为：一、输入高光谱图像数据；A、空间信息提取；A一、特征波段选择；A二、空间局部分析及判断；B、光谱信息提取；B一、光谱端元提取；B二、混合像元分解；C、空-谱协同超分辨；D、得到分辨率提高的高光谱图像。本发明突破图像获取时的空间分辨率极限；利用支持向量机解混和局域空间相关性进行空间-光谱信息协同技术提高高光谱图像的空间分辨率，可极大提高目标的探测和定位能力，突破图像获取手段的限制，弥补硬件的不足。
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公开(公告)号：CN101344587A
公开(公告)日：2009-01-14
申请号：CN200810136931.9
申请日：2008-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于极化合成孔径雷达图像的多成分分解方法，它涉及的是极化合成孔径雷达图像目标分解、图像分析的技术领域。它解决了现有的目标分解方法不能全面考虑所有基本散射类型的不足，它的步骤为：对全极化合成孔径雷达图像进行预处理，并得到其协方差矩阵；将地物散射的协方差矩阵分解为基本的五种散射类型，并根据协方差矩阵对应元素相等的关系，分别求出各个散射类型的加权系数；根据加权系数求出各个散射类型的散射功率，得到各个散射类型的分解结果，完成多成分分解。它全面考虑了地物的散射特性，能够更真实的反应地物的散射情况，可以更准确的描述极化合成孔径雷达图像中目标的散射特性，为后续的目标检测和分类提供更准确的信息。
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公开(公告)号：CN101144860A
公开(公告)日：2008-03-19
申请号：CN200710144447.6
申请日：2007-10-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于选择性核主成分分析的高光谱图像异常点的检测方法，它涉及的是高光谱图像分析检测的技术领域。它是为了解决现有高光谱图像检测技术存在不能高效的对异常点的进行特征提取，而产生较多虚警，及在有严重的背景干扰下无法对异常点有效检测的问题。它的步骤为：对数据进行归一化，并执行核主成分分析；在主分量内构造滑动窗；计算滑动窗内像素的三阶矩和四阶矩并与设定值比较；遍历主分量后，记值；所有主分量得到处理；选最大主分量；用RX算子对所选主分量进行异常点检测，输出检测结果。本发明能高效的对高光谱图像中异常点目标的特征进行提取和选择，而降低虚警率，并实现在有严重的背景干扰情况下正常对异常点进行检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113659421A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111069327.0
申请日：2021-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种2μm单波长电光腔倒空固体激光器，它涉及一种固体激光器。解决现有单掺Ho固体激光器难以输出较高功率的高重频、窄脉宽、稳定的脉冲激光，以及输出波长不稳定的问题。一种2μm单波长电光腔倒空固体激光器，它包括第一二色镜、第二二色镜、增益介质、第一全反镜、F‑P标准具、偏振片、LGS晶体、四分之一波片及第二全反镜。本发明用于2μm单波长电光腔倒空固体激光器。
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公开(公告)号：CN108833609B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810666495.X
申请日：2018-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/12 , H04L12/26 , H04L12/751
Abstract: 一种基于历史拓扑测量数据的局部网络目的IP地址选择方法，属于网络拓扑测量技术领域。利用大量局部网络的历史拓扑数据分析局部网络IP地址的连接关系，指导目的IP地址集的生成，以提高针对局部网络的测量效率，并发现局部网络关键拓扑结构。利用历史拓扑测量数据获取局部网络的IP地址拓扑关系，根据图论相关知识分析局部网络中IP地址之间的连接关系，将局部网络中的IP地址划分成大量的IP簇，从每个IP簇中选择代表IP地址加入目的IP地址集，用looking Glass服务器执行拓扑测量，分析其在局部网络拓扑数据的发现工作中的能力。实验结果表明，本发明生成的目的IP地址集针对局部网络的测量工作具有更强的发现能力。
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公开(公告)号：CN108845247B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201810699568.5
申请日：2018-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 一种模拟电路模块故障诊断方法，本发明涉及模拟电路模块故障诊断方法。本发明为了解决实际模拟电路模块故障诊断过程中缺少故障样本导致电路模块故障诊断准确率低的问题。本发明包括：一：将模拟电路进行功能模块划分；二：通过仿真实验，对电路输入脉冲信号，获得划分后的各模块正常状态的各节点检测率，以及其中任一模块处于故障状态下的各节点检测率；三：对实际的电路各模块进行故障检测；四：根据检测率对各模块的检测结果配置可信度，可信度作为证据m1；五：将脉冲信号更换为扫频信号，重复执行步骤二至四得到证据m2，将m1和m2通过D‑S证据理论进行融合后，完成故障模块的定位。本发明用于模拟电路模块故障诊断领域。
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公开(公告)号：CN105809172B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201610127595.6
申请日：2016-03-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 面向高分辨率遥感图像的有效半监督特征选择方法，属于遥感图像的半监督特征选择技术领域。本发明是为了解决现有高分辨率遥感图像的半监督特征选择方法处理过程复杂，工作量大的问题。它的步骤为：采集高分辨率遥感图像数据，对高分辨率遥感图像数据进行预处理；再分割样本，提取特征，获得样本数据，直到获得特征数据集合；进行样本类别标记；对标记样本类别的特征向量同时获取标签和选择矩阵，构建基于损失函数和未标记样本的概率分布矩阵的目标函数；基于建立的目标函数采用迭代算法对选择矢量和未标记样本最小滤深度的类别概率矩阵进行优化，完成高分辨率遥感图像的特征选择。本发明用于高分辨率遥感图像的特征选择。
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公开(公告)号：CN104486631A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410853179.5
申请日：2014-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/63 , H04N19/64 , H04N19/129 , H04N19/96 , H04N19/154
Abstract: 一种基于人眼视觉与自适应扫描的遥感图像压缩方法，属于遥感图像在线浏览技术领域。本发明在几乎不增加比特开销的基础上，能够提高重建遥感图像的视觉效果，解决了现有一般压缩方法虽然能够提供均方误差意义下质量较好的重建图像，但重建图像视觉效果并不理想的问题。本发明的技术方案为：先采用重要性加权掩膜对变换图像加权；然后计算加权后各子带能量，并按照能量的降序排列确定子带间的扫描顺序；最后，对加权子带内部的扫描，根据子带的特性确定扫描方法。本发明有效提高重建遥感图像的视觉质量，满足了目前日益增长的遥感图像在线浏览的需求。本发明适用于遥感图像的在线浏览。
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