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公开(公告)号：CN102779232A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210205302.3
申请日：2012-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 基于样条插值改进多变量灰色模型的故障预测方法，属于故障预测领域，本发明为解决现有多变量灰色模型在计算灰色系数和卷积积分过程中，采用代数精度较低的梯形公式或复化梯形公式，故障预测精度低的问题。本发明在不改变原有多变量灰色模型故障预测框架的前提下，当计算灰色系数和卷积积分时，分别用特定的样条函数代替原方法来逼近相应变量，推导一套全新的多变量灰色模型计算方法，有利于提高故障预测精度。
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公开(公告)号：CN101799873B
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201010102438.2
申请日：2010-01-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于经验模态分解的多分组图像有监督分类方法，属于图像处理领域，本发明为解决现有的有监督分类方法对特征利用不充分，分类精度低的问题。本发明方法包括以下步骤：一、对各像素的特征向量进行经验模态分解，得到扩展特征向量；二、将各像素的原始特征向量及其扩展特征向量按统一规则结合，得到扩维特征向量；三、对支持向量机进行训练，然后对扩维测试特征向量的类别进行归属判定，形成多个支持向量机子分类器；四、构建基于一对一策略的多分类器对各像素的归属类别作出决策，完成多分组图像的分类。本发明用于需要高精度分类的多分组图像模式识别应用。
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公开(公告)号：CN101909165A
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN201010240009.1
申请日：2010-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于混合测度的视频数据宽景成像方法，属于图像处理领域，本发明为解决现有针对两幅图像的配准拼接提出的宽景成像算法在处理视频数据的时候存在执行效率低、宽景成像精度低等问题，提供了一种基于混合测度的视频数据宽景成像方法。本发明：一、采样，配准帧图像，二、再次采样，待配准帧图像，三、有效性评估，四、获取配准参数，五、分别判断横向配准位移量和纵向配准位移量是否超出阈值范围，六、采用缝隙渐变加权融合的方法将获取配准参数的的配准帧图像和待配准帧图像进行拼接，将本次拼接后的图像作为下一次的配准帧图像，然后返回二，进行下一次图像采样和拼接，直到视频数据采样过程结束，退出循环，完成一个宽景图像的拼接过程。
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公开(公告)号：CN100589761C
公开(公告)日：2010-02-17
申请号：CN200810063966.4
申请日：2008-02-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种自适应波束形成器，属于医学超声成像领域。本发明针对传统的波束形成器不能充分抑制通道间随机相位误差引起的旁瓣效应和不能随探测位置动态调整影响聚焦效果的困难，提供一种基于相关性分析的自适应波束形成技术，该技术将各通道获取的回波信号分成若干段，针对每一段，首先利用经典的波束形成方法获取基准信号，然后将每个通道的信号与基准信号做互相关，再利用相关性系数对通道在该分段内的权重作动态调整，最后利用调整后的权重对各通道信号合成得到最终的波束输出。本发明用动态变迹方法适应探测环境的变化，抑制了随机相位误差引起的旁瓣效应。本发明在超声成像领域有着广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN101238993A
公开(公告)日：2008-08-13
申请号：CN200810063967.9
申请日：2008-02-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种非刚体图像配准方法，属于医学超声图像处理领域。本发明针对以往非刚体超声图像配准计算复杂、内存需求量大的困难，提供一种基于整数提升小波的多分辨分析分层实现的超声图像配准方法，该方法利用整数提升小波对待配准图像进行两层分解，然后对分解后的近似图像进行低分辨率的全局刚体配准，再利用整数提升小波对分解配准后的图像进行图像原分辨率重构，最后在图像原分辨率级下进行局部非刚体配准，从而得到最终的配准图像。本发明用整数提升小波多分辨分析的方法来减少计算量，用多层分解、粗精结合的方法在计算复杂度和配准准确性方面取得统一，从而实现了不降低配准精度条件下，计算量的减少。本发明在图像处理领域有着广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118537229B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410709161.1
申请日：2024-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/4076 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于记忆增强先验动态模型的超声高分辨率成像方法，所述方法提出记忆增强先验动态模型，通过构建包含稀疏性约束的损失函数，依照半二次分裂优化算法，建立反卷积优化求解器与近端映射网络集成迭代求解该损失函数，将PSF用于反卷积优化求解器初始化并设置为可学习参数，在训练中动态化更新，增强了模型的物理可解释性；建立LSTM单元置于近端映射网络之后，用于迭代过程中清除冗余信息，确保为下一次迭代提供必要的特征，得到记忆增强先验动态模型；通过对该模型参数进行优化，有效地获取精准的PSF与图像保真度权重因子，达到自动调参目标，实现超声图像的高分辨率重建。
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公开(公告)号：CN118297802B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410423442.0
申请日：2024-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/20 , G06T5/60 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了基于空间变化模型的超声高分辨率成像改进方法，所述方法基于空间可变模型，结合PSF轴向变化的特点，从超声图像不同深度得到空间变化PSF，构建多通道维纳反卷积层置于神经网络之前，通过将PSF设置为可学习参数，实现维纳滤波与神经网络的参数融合，从而增加模型的物理可解释性，训练过程中对模型参数进行优化，得到精准的空间变化PSF，达到自动调参的目的，实现超声图像高分辨率重建。本发明能够通过自动调参获取精准的空间变化PSF，提升成像质量，在超声图像高分辨率重建领域具有很高的社会意义和经济价值。
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公开(公告)号：CN118312826A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410423441.6
申请日：2024-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/24 , G01N29/44 , G01N29/14 , G01N3/06 , G01N3/32 , G06F18/213 , G06F18/2321 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于多层级密度多峰值聚类算法的钢轨裂纹信号分类方法，首先，从钢轨疲劳实验中获取不同阶段裂纹的声发射信号，将信号转换为Hankel矩阵并进行奇异值分解后，通过计算奇异谱的熵值以获取信号的奇异频谱熵特征；然后，通过引入层级和全局衰减权重的概念，计算特征集中每个数据点的多层权重密度并基于数据点的密度关系计算相对距离；最后，通过选取决策图中的判别点以及计算微簇间的欧几里得距离序列实现微簇的自动识别和合并，最终得到钢轨裂纹的分类结果。本发明利用层级结构优化密度计算，并结合微簇自识别和合并策略有效提高分类准确率，适用于需要高精度的钢轨裂纹伤损分类领域。
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公开(公告)号：CN117274094A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311232599.7
申请日：2023-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于可穿戴超声成像质量提升的反卷积重构方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：建立可穿戴超声成像的卷积和噪声的数学模型；步骤二：针对正向数学模型中的图像退化因素，提出用于可穿戴超声成像质量提升的基于连续性和相对稀疏联合约束的反卷积模型；步骤三：整合保真项、嗨森约束以及稀疏约束项，并结合Split‑Bregman算法，建立优化求解模型，并且引入中间变量，进行迭代求解，以最终获得分辨率、信噪比以及对比度提升的可穿戴超声图像。该方法能够大幅度提升可穿戴超声图像的分辨率、对比度以及信噪比，使其在实际医疗应用中成为可能，在医疗超声检测领域具有很高的社会意义和经济价值。
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公开(公告)号：CN116660382A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310606990.2
申请日：2023-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层滤波和综合健康指数的钢轨结构健康监测方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：依据电磁声发射信号特有的频谱能量分布情况，对原始声发射数据集进行滤波处理，排除干扰信号；步骤二：逐个计算各组信号之间的综合相关性指标，衡量不同信号的相关程度，排除与电磁声发射信号具有相同频谱能量分布的噪声信号；步骤三：从每组电磁声发射信号提取重心频率和Escort‑Tsallis熵两种特征，并据此构建综合健康指数，实现钢轨结构健康精确监测。本发明运算速率快，监测精准，裂纹分类准确。在高铁钢轨结构健康实时监测领域，具有很高的社会意义和经济价值。
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