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公开(公告)号：CN118409464A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410478095.1
申请日：2024-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种场景动态匹配相机预曝光时间计算与自主配置方法，所述方法如下：步骤一：定义飞行器坐标系，将姿态控制角转换为观测角，建立三维观测几何模型；步骤二：根据飞行高度、速度、前置角度、姿态角工况信息，建立预曝光时间与观测角变化关系表征模型；步骤三：建立预曝光时间与姿态控制角的查找表，通过插值计算实现参数自主配置。本发明为场景动态匹配相机实际工程应用提供了不可或缺的支撑条件；通过建立三维观测几何模型，兼顾地球曲率、转速等影响，提出了预曝光时间随观测角变化规律表征模型；形成了典型工况条件下，姿态控制角等工况参数与预曝光时间关系查找表，实现预曝光时间自主查询配置的同时有效减少硬件资源消耗。
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公开(公告)号：CN117745777B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410019506.0
申请日：2024-01-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F7/544
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：CN117557857B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311574622.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种结合渐进式引导蒸馏和结构重构的检测网络轻量化方法，所述方法把MobileNet v3Block中的SE注意力机制替换为CBAM注意力机制，从空间和通道两个方面提升特征显著性，然后将目标检测网络中的卷积模块替换为改进后的MobileNet v3Block模块；再通过基于批归一化的剪枝方剔除重要性低的冗余通道，以进一步提升模型的轻量程度。本发明将渐进式引导蒸馏从图像分类任务扩展到目标检测任务，改进基于主干特征映射的知识蒸馏方法，通过教师网络提供先验知识，使用教师网络的中间表示特征作为提示辅助训练，以助教网络作为媒介平衡学生网络的检测精度和速度。
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公开(公告)号：CN107016210A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710255306.5
申请日：2017-04-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种菲涅尔衍射光学系统的成像质量仿真方法，本发明属于光学成像仿真技术领域，所述方法步骤如下：步骤一：基于等晕区分块思想，将原始图像分割为若干个具有近似相同点扩散函数的图像块；步骤二：计算各图像块中心的子午面位置及其对应的视场角；步骤三：构造离散化的菲涅尔衍射公式，计算各图像块的点扩散函数；步骤四：利用图像不同区域的MTF对各图像块进行低通滤波，并添加随机噪声。本发明适用于以衍射镜为主镜的光学系统的成像质量仿真，可仿真生成具有低MTF、低对比度、低SNR、大尺寸PSF空变等衍射光学成像特性的图像，为菲涅尔衍射成像系统的优化设计及其图像处理算法研究与验证提供支持。
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公开(公告)号：CN106067164A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610362381.7
申请日：2016-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10024 , G06T2207/20064
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应小波域处理的彩色图像对比度增强算法，其包括如下步骤：步骤1、彩色图像RGB三层数据分别进行小波分解；步骤2、根据RGB三通道低频小波系数分布特性对其进行非线性变换，实现自适应增强对比度；步骤3、根据RGB三通道高频小波系数不同尺度、方向以及噪声特性，构造高斯型阈值滤波函数进行去噪，实现抑制噪声和伪像；步骤4：小波逆变换，重构RGB图像。本发明适用于彩色图像的对比度增强，使图像更加清晰、色调更加鲜明，同时抑制噪声放大、提高信噪比，有效地改善图像的视觉效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105551019A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510882484.1
申请日：2015-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/001 , G06T2207/10032 , G06T2207/20076 , G06T2207/30184
Abstract: 本发明公开了一种基于任意自然景物图像的在轨传递函数估计方法，所述方法具体实施步骤如下：步骤1：建立在轨MTF统计估计模型；步骤2：基于改进profile似然函数对步骤1中的MTF统计估计模型进行求解；步骤3：估计噪声方差，并基于步骤2中求解方法，进行算法的实现，最终利用MTF估计算法得到MTF估计结果。本发明提供的基于任意自然景物图像的在轨传递函数估计方法不需要图像中包含任何特征靶标景物，而且能够准确估计在轨MTF，并有效支撑光学遥感卫星的在轨成像质量评价、遥感器性能评估及地面处理提升工作。
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公开(公告)号：CN105430293A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510882481.8
申请日：2015-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: H04N5/2353 , H04N5/2355 , H04N17/002
Abstract: 一种光学遥感卫星在轨动态场景实时匹配方法，属于光学遥感信息获取与处理技术领域。所述方法步骤如下：步骤1：对相机动态范围进行测量；步骤2：对测光相机与拍照相机的辐射响应关系进行标定；步骤3：利用测光相机至多三次拍摄场景获取的图像测量当前场景动态范围；步骤4：根据场景动态解算拍照相机的在轨参数，实现相机与场景动态的实时匹配。该方法能够利用测光相机拍摄图像的直方图特征以及测光相机与拍照相机的辐射响应关系实时测量场景动态范围，并以此为依据合理设置拍照相机的曝光时间与增益，实现相机在轨运行过程中设置的在轨参数与所摄地面场景动态范围的实时最优匹配。
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公开(公告)号：CN115937700B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211407154.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 一种多源协同的动目标在线检测识别方法，属于光学图像处理技术领域。方法如下：在红外通道进行动目标在线检测与定位；计算可见光图像中相应目标坐标位置，并截取局部目标切片；在可见光局部目标切片图像中提取目标关键轮廓与细节特征信息，进行动目标分类与识别。本发明在大视场红外通道中实现目标可快速发现与定位，通过坐标变换引导截取可见光通道中目标局部切片图像，能够实现目标的在线快速分类与识别，有效支撑动目标信息的快速完整掌控；提升了目标检测准确率，降低错检率；解决了广域观测条件下目标极度稀疏、目标背景严重失衡导致的分类识别能力差的问题，还避免了全景图像海量数据处理难题，有效降低硬件资源需求与成本。
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公开(公告)号：CN118864269A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410872983.1
申请日：2024-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/50 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T3/4038 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可变形卷积的多帧红外小目标超分方法，所述方法提出了一个适用于多帧红外小目标超分变率的DCUNet网络，融合多帧红外小目标图像的多尺度信息，并恢复目标的空间细节信息；提出了多帧对齐的TADCM模块，隐式的将帧间运动状态复杂、形态和能量时序变化的目标对齐，从而充分利用帧间信息以进行互相补充，提升暗弱目标的空间显著性；提出了利用特征监督引导可变形卷积学习的方法，即在网络最后两层特征层输出目标分割结果，并用带像素级标记的目标分割真值作为监督，对编码和上采样过程进行约束，提升可变形卷积的准确性，使目标的边缘和形态能够被充分恢复。
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公开(公告)号：CN118155085A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410135271.1
申请日：2024-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种密集空中目标跟踪方法、系统、装置及介质，属于目标探测与识别技术领域，包括：利用多个不同卫星平台获取密集空中目标的多个探测图像；利用聚类算法将探测图像中属于目标的像素点聚类，将不同的目标的像素点标注不同的数值；得到最终的聚类结果图像；使用Zernike矩算子对最终的聚类结果图像进行亚像素边缘提取，得到各个目标的边缘包络线；并提取边缘包络线内的目标中心的位置；通过目标中心的位置和用于观测目标的各卫星与目标的相对位置信息，对不同卫星平台视场内的相同目标进行匹配；利用目标中心的位置得到目标的视线向量数据；根据不同卫星观测到的同一个目标的视线向量数据，计算该目标的位置和速度数据，实现多目标情况下每一个目标的跟踪。该方法能够识别密集空中目标。
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