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公开(公告)号：CN105069760B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201510535647.9
申请日：2015-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于F型双链量子遗传算法的小波阈值图像去噪方法。首先，对编码空间进行单值映射处理，缩小算法的搜索空间，增加搜索密度；其次在量子更新时引入了自适应步长因子，使步长随目标函数在搜索点处梯度的变化而变化，有效解决了目前传统寻优算法普遍存在的“振荡”现象所引起的全局最优解搜索困难的问题；最后，在染色体变异更新时提出了π/6门，改善了原来非门变异无法更新量子比特概率幅的缺点。本发明还将F_DCQGA优化算法应用于小波阈值去噪的阈值选择机制中，同时提出自适应阈值函数，进而完成对传统小波阈值去噪方法的改进。本发明提高了小波阈值函数的收敛速度和搜索精度。
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公开(公告)号：CN102073980B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201110001070.5
申请日：2011-01-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于压缩感知理论的交互支持双水印生成与检测方法。包括水印的生成和水印的检测两部分；所述水印的生成的方法为：首先采用经典SVD算法向载体图像中嵌入鲁棒性水印，其次从含有鲁棒水印的图像Aw中提取半脆弱水印，并将其作为零水印保存起来；所述水印的检测的方法为：首先提取待测图像中的鲁棒性水印，其次从待测图像中提取半脆弱水印，并将其与注册零水印进行比较确定图像内容的真实性与完整性并恢复被篡改的部分。本发明区别于一般双水印系统中两种水印独立工作甚至相互影响的情况，本发明考虑使两种水印相互配合发挥功效，产生彼此增强的效果，即交互支持。这主要体现在安全性方面和功能性方面。
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公开(公告)号：CN102590791A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210005956.1
申请日：2012-01-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 一种复杂密集环境下雷达辐射源信号覆盖分选方法，涉及一种雷达辐射源信号覆盖分选方法，它是为了解决目前在复杂密集环境及特征参数交叠严重情况下的雷达信号分选能力差问题。其方法：选择能够标准化的雷达信号的特征参数作为输入特征向量，并初始化雷达信号样本参数空间；将雷达信号样本参数空间中的具有参数先验信息的雷达信号通过覆盖算法进行有监督的学习；利用覆盖算法将不同类别的雷达信号用不同的领域分隔开；采用云模型来表述每个待分选识别雷达信号的特征参数相对于每个领域的隶属程度，获得该待分选识别雷达信号相对于每个领域的隶属程度的隶属值；采用判决准则对待测信号进行分选。本发明适用于雷达辐射源信号的分选。
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公开(公告)号：CN102510363A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110291400.9
申请日：2011-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种强干扰源环境下的LFM信号检测方法，属于信号处理技术领域。它采用以下步骤：首先采用阵列接收时域复数盲分离技术，将接收到的多分量信号及各种干扰源信号进行时域分离，分解成多路时域接收信号，然后分别对每路时域接收信号进行信号与干扰的判别，根据电子侦察接收机的宽带接收体制，及频谱密度函数的二阶中心矩所代表的信号频谱宽度特性，选择出宽带高斯噪声干扰源信号，通过云模型特征向量提取与信号频谱序列相似度判别，选择出同频窄带干扰源信号，最后对剩余的各路时域分离信号分别通过Wigner-Hough变换进行多分量LFM信号的检测与参数估计。它能够有效提取多分量信号中的各分量线性调频信号并进行精确的参数估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102073980A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201110001070.5
申请日：2011-01-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于压缩感知理论的交互支持双水印生成与检测方法。包括水印的生成和水印的检测两部分；所述水印的生成的方法为：首先采用经典SVD算法向载体图像中嵌入鲁棒性水印，其次从含有鲁棒水印的图像Aw中提取半脆弱水印，并将其作为零水印保存起来；所述水印的检测的方法为：首先提取待测图像中的鲁棒性水印，其次从待测图像中提取半脆弱水印，并将其与注册零水印进行比较确定图像内容的真实性与完整性并恢复被篡改的部分。本发明区别于一般双水印系统中两种水印独立工作甚至相互影响的情况，本发明考虑使两种水印相互配合发挥功效，产生彼此增强的效果，即交互支持。这主要体现在安全性方面和功能性方面。
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公开(公告)号：CN101916440A
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN201010247768.0
申请日：2010-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于数字图像形态学理论的高光谱异常检测方法。首先采用扩展形态学的闭运算对高光谱图像进行波段特征提取以达到降维的目的。通过闭变换进行波段选择在去除冗余的同时，还能够平滑光谱数据，避免了波段信息的不连续，有效地结合了地物的空间信息与精细光谱和空间相关性的信息。再对降维后的高光谱图像信息进行异常检测，采用KRX算子对图像进行异常检测得到检测结果的灰度图像，再运用灰度形态学的面积闭开运算(ACO)，对检测结果进行滤波处理得到最后的检测结果。本发明不仅能与KRX算子结合使用，同时也可以和高光谱图像异常检测的其他算子结合使用。具有很强的可移植性，更易满足高光谱检测的需求。
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公开(公告)号：CN104915960A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510306226.9
申请日：2015-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06N3/02 , G06T7/10 , G06T2207/30176
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于细菌觅食优化算法的PCNN文本图像分割方法。本发明包括：读入图像，参数初始化；利用PCNN模型对输入图像进行处理；将细菌个体带入到基于PCNN的三值化分割方法，确定输出图像计算对应的适应度函数值；进入改进的细菌觅食算法，执行趋向、复制和驱散三种行为，记录适应度函数最大值以及对应的最优细菌个体；采用细菌觅食优化算法搜索最优参数；将最优细菌个体解析后再次带入PCNN三值化分割算法，输出分割图像。本发明利用细菌觅食优化算法在解空间中搜索PCNN迭代过程中参数的最优值，实现PCNN迭代参数自动确定，避免人工确定参数的盲目性，且能够获得优于对比方法的分割效果。
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公开(公告)号：CN101916440B
公开(公告)日：2012-06-06
申请号：CN201010247768.0
申请日：2010-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于数字图像形态学理论的高光谱异常检测方法。首先采用扩展形态学的闭运算对高光谱图像进行波段特征提取以达到降维的目的。通过闭变换进行波段选择在去除冗余的同时，还能够平滑光谱数据，避免了波段信息的不连续，有效地结合了地物的空间信息与精细光谱和空间相关性的信息。再对降维后的高光谱图像信息进行异常检测，采用KRX算子对图像进行异常检测得到检测结果的灰度图像，再运用灰度形态学的面积闭开运算(ACO)，对检测结果进行滤波处理得到最后的检测结果。本发明不仅能与KRX算子结合使用，同时也可以和高光谱图像异常检测的其他算子结合使用。具有很强的可移植性，更易满足高光谱检测的需求。
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公开(公告)号：CN105069760A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510535647.9
申请日：2015-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于F型双链量子遗传算法的小波阈值图像去噪方法。首先，对编码空间进行单值映射处理，缩小算法的搜索空间，增加搜索密度；其次在量子更新时引入了自适应步长因子，使步长随目标函数在搜索点处梯度的变化而变化，有效解决了目前传统寻优算法普遍存在的“振荡”现象所引起的全局最优解搜索困难的问题；最后，在染色体变异更新时提出了π/6门，改善了原来非门变异无法更新量子比特概率幅的缺点。本发明还将F_DCQGA优化算法应用于小波阈值去噪的阈值选择机制中，同时提出自适应阈值函数，进而完成对传统小波阈值去噪方法的改进。本发明提高了小波阈值函数的收敛速度和搜索精度。
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