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公开(公告)号：CN109375125A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811247095.1
申请日：2018-10-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R33/561 , G01R33/56
CPC classification number: G01R33/561 , G01R33/5608
Abstract: 一种修正正则化参数的压缩感知磁共振成像重建方法属于图像处理领域；包括获取部分K空间数据；利用全变分变换模型理论构造磁共振图像重建目标函数；利用交替方向乘子算法的求解方法，引入辅助变量正则化系数平衡正则项与数据约束项，将目标函数的优化问题转变为子函数的求解问题；更新交替方向乘子算法子问题；更新拉格朗日乘子；加入修正因子，修正正则化参数，平衡正则项和数据项；判断是否需要加入修正因子及加入修正因子的大小，更新子问题求解结果以及正则化参数，更新拉格朗日乘子；判断是否满足迭代终止条件，满足条件，则终止迭代，获得最终重建的磁共振图像；可有效减少磁共振成像时间，进而解决因磁共振成像时间长而引发的技术问题。
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公开(公告)号：CN109785349A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910012002.5
申请日：2019-01-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于圆模型的极坐标边缘编码方法,涉及边缘轮廓图的边缘编码技术。目的是为了解决常用的Freeman边缘链码在简单图形表示上有较大信息冗余，在其边缘点检测及边缘匹配上灵敏度较低的问题。本发明首先对需编码图像进行边缘轮廓图转换，然后以边缘轮廓图为模型建立对象，建立圆模型，分别求解边缘轮廓的点的截断半径、对心角度以及相对位置，再接着对这些点分别进行检测获取可编码点，按照编码原则进行编码。本发明采用新的编码模型及动态方向和动态码长编码，有效的缩短了编码长度，提高了编码效率，并且能够有效地降低编码误差，在图形可表复杂度上能较为高效的表示简单图形边界。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109375125B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201811247095.1
申请日：2018-10-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R33/561 , G01R33/56
Abstract: 一种修正正则化参数的压缩感知磁共振成像重建方法属于图像处理领域；包括获取部分K空间数据；利用全变分变换模型理论构造磁共振图像重建目标函数；利用交替方向乘子算法的求解方法，引入辅助变量正则化系数平衡正则项与数据约束项，将目标函数的优化问题转变为子函数的求解问题；更新交替方向乘子算法子问题；更新拉格朗日乘子；加入修正因子，修正正则化参数，平衡正则项和数据项；判断是否需要加入修正因子及加入修正因子的大小，更新子问题求解结果以及正则化参数，更新拉格朗日乘子；判断是否满足迭代终止条件，满足条件，则终止迭代，获得最终重建的磁共振图像；可有效减少磁共振成像时间，进而解决因磁共振成像时间长而引发的技术问题。
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公开(公告)号：CN109377505B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201811267901.1
申请日：2018-10-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于多特征区分的MRI脑肿瘤图像分割方法，涉及MRI脑肿瘤图像分割技术，目的是为了满足基于多特征区分的MRI脑肿瘤图像分割技术的发展需要。本发明首先获取多模态脑肿瘤视觉差分图像，并对视觉差分图像进行超像素分割；然后对超像素分割结果提取多特征并构建区分能力公式，得到加权特征矩阵；最后利用稀疏表示分割算法得到最终分割结果。本发明根据多特征构建的加权特征矩阵能够在分割算法中减小肿瘤和正常脑组织的相关性，能获得较好的图像分割结果。
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公开(公告)号：CN109377505A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811267901.1
申请日：2018-10-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于多特征区分的MRI脑肿瘤图像分割方法，涉及MRI脑肿瘤图像分割技术，目的是为了满足基于多特征区分的MRI脑肿瘤图像分割技术的发展需要。本发明首先获取多模态脑肿瘤视觉差分图像，并对视觉差分图像进行超像素分割；然后对超像素分割结果提取多特征并构建区分能力公式，得到加权特征矩阵；最后利用稀疏表示分割算法得到最终分割结果。本发明根据多特征构建的加权特征矩阵能够在分割算法中减小肿瘤和正常脑组织的相关性，能获得较好的图像分割结果。
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公开(公告)号：CN208126151U
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201820538498.0
申请日：2018-04-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B19/042 , G01N33/18
Abstract: 随着经济的发展和人民生活水平的提高，饮用水卫生安全受到广泛关注，饮用水各项指标的检测技术也越来越智能化。本实用新型提供一种自来水厂智能监测与控制系统，能够监测自来水厂各个环节的水质参数，并能够远程控制各环节自来水的逐级传输。该自来水厂智能监测与控制系统通过在自来水处理的各个环节设立一个或者多个采样点，通过检测各采样点的PH、温度、余氯、浊度和蓄水池内水位信息，并将这些参数通过无线通信模块发送给互联网终端进行远程的监测与控制。
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公开(公告)号：CN207651660U
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201721600103.7
申请日：2017-11-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型涉及一种基于L型探针馈电的双极化微带贴片天线，用于解决当前微带天线体积大，频带过窄的问题，主要通过采用L型探针同轴线底部馈电和双极化的馈电方式来实现。所设计的L型探针馈电的双极化微带贴片天线可以拓宽信号的频带宽度，缩小天线的体积，减轻天线的重量，以及提高天线的隔离度。该结构主要包括介质板，接地板，辐射贴片，L型探针同轴线底馈，反射板和反射贴片；本实用新型所设计的基于L型探针馈电的双极化微带贴片天线不仅可以有效的拓宽天线信号的频带宽度，而且可以有效的缩小天线的体积，提高天线的隔离度，实现高性能的微带天线的设计。
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