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公开(公告)号：CN106353256A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610989466.8
申请日：2016-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N21/17
Abstract: 一种基于多光谱遥感图像的水体藻类污染检测方法，本发明涉及基于多光谱遥感图像的水体藻类污染检测方法。本发明是为了解决在传统利用多光谱遥感图像进行水污染大面积快速检测时造成的严重水污染区域漏检、水污染区域误判的问题。具体过程为：一、输入监控区域的多光谱遥感图像数据和该数据中相应的波段参数；二、筛选输入监控区域的多光谱遥感图像数据中相应的波段分别与固定的三个用于水体藻类污染检测的波段最临近的波段；三、计算新的水体指数WI，基于WI进行水域提取；四、计算水域区域的NDPI；五、进行水体藻类污染制图，并根据设定的藻类污染预警指数进行水体藻类污染区域提取。本发明用于水体藻类检测领域。
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公开(公告)号：CN105913448A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610356306.X
申请日：2016-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于张量匹配子空间的高光谱图像目标检测方法，本发明涉及高光谱图像目标检测方法。本发明的目的是为了解决现有高光谱图像目标检测精度低以及空间信息利用率低的问题。具体过程为：一、建立张量表示下的目标和背景的信号表示模型；二、分别建立目标和背景的四阶张量矩阵；三、求取目标和背景的四阶张量矩阵中空间X、空间Y和光谱三个背景方向和三个目标方向的正交投影矩阵；四、将待检测信号映射到三得到的目标样本投影子空间和背景样本投影子空间中；五、判定待检测信号是否为检测目标，如果张量表达下的广义似然比检测模型值大于等于η时，为检测目标；否则为背景目标；其中η为阈值。本发明用于图像检测领域。
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公开(公告)号：CN105279515A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510582556.0
申请日：2015-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4633
Abstract: 一种基于差分时序指数特征的多时相遥感影像特征提取方法，涉及多时相遥感图像特征提取领域。本发明是为了解决现有多时相遥感影像特征提取方法不能反映不同时相间的时序指数特征的关联程度的问题。本发明通过提取每个时相下的指数特征，根据离散函数差分的原理，对相邻时相的指数特征进行差分运算，生成一阶差分时序指数特征，并在一阶差分时序指数特征的基础上进行差分运算，生成二阶差分时序指数特征。本方法是利用差分时序指数特征，进一步描述不同地物随时间变化的敏感程度。本发明适用于多时相遥感影像特征提取。
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公开(公告)号：CN119784642A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411414846.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0895
Abstract: 基于超表面点扩散函数和去噪正则化方法的图像恢复方法，它涉及一种图像恢复方法。本发明为了解决现有超表面成像系统在成像时对超表面点扩散函数的忽略，导致恢复图像的光谱准确性和空间分辨率较差的问题。本发明的步骤包括：超表面单元的点扩散函数分析；图像退化即图像复原建模及图像预处理；获取去噪器；构建正则化项；构建目标函数；获取去噪后的超表面成像结果；获得训练好的深度学习网络；将待测原始图像输入训练好的深度学习网络，训练好的深度学习网络输出去噪后的图像。本发明属于超表面成像系统中图像恢复技术领域。
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公开(公告)号：CN119048558A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411158487.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 基于自适应标签更新的卫星视频暗弱车辆跟踪方法，本发明属于遥感图像处理领域，涉及卫星视频的目标跟踪，具体的说是卫星视频暗弱车辆跟踪方法。本发明的目的是为了解决低光环境中暗弱车辆目标特征弱、信杂比低，更容易受到背景干扰，导致车辆跟踪准确率低的问题。过程为：步骤1：基于指数平滑SES估计卫星视频中移动目标的预测位置；步骤2：构建Retinex局部约束和目标能量约束，基于Retinex局部约束和目标能量约束构建优化函数；步骤3：构建基本跟踪框架和自适应标签，基于基本跟踪框架和自适应标签，构建回归目标；步骤4：求解步骤3构建的回归目标，获得跟踪滤波器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118228882A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410434500.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国家海洋局北海海洋技术保障中心
IPC: G06Q10/04 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 一种滨海湿地植被分布预测方法，本发明涉及滨海湿地植被分布预测方法。本发明的目的是为了解决现有模型对于滨海湿地植被分布预测准确性低的问题。过程为：一、获取地物分类数据；二、获取与一同区域的海洋环境动力数据集；三、构建滨海湿地MIKE 21水动力模型，模型的输入为滨海湿地区域的海洋环境动力数据集，模型的输出为滨海湿地的流速、滨海湿地的流向、滨海湿地的水深、滨海湿地的盐度、滨海湿地的温度的空间分布；四、获取与一同区域的环境驱动因子；五、构建滨海湿地PLUS模型，模型的输入为地物分类数据和同区域的环境驱动因子，模型的输出为湿地用地类型预测结果。本发明用于滨海湿地植被分布预测领域。
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公开(公告)号：CN116935224A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310918822.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774
Abstract: 基于结构保持的判别性分布自适应多模态遥感图像协同分类方法，本发明涉及多模遥感图像协同分类方法。本发明的目的是为了提高现有大场景遥感图像的分类精度。过程为：一、构建分类误差约束项；二、构建空间映射约束项；三、构建概率适配约束项；四、组成目标函数，采用交替迭代对目标函数进行求解，得到多模遥感图像的映射矩阵；所述多模遥感图像的映射矩阵为高光谱映射矩阵和多光谱映射矩阵；五、获得训练好的分类器；六、将待测多光谱遥感图像乘以四得到的多光谱映射矩阵，得到映射后的待测多光谱遥感图像，采用训练好的分类器对映射后的待测多光谱遥感图像进行分类，得到多光谱遥感图像的分类结果。本发明用于遥感图像分类领域。
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公开(公告)号：CN116664639A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310406866.1
申请日：2023-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 基于多尺度点特征的非城市场景航带间点云配准方法及设备，属于无人机激光雷达点云数据处理技术领域。为了解决现有的点云配准方法存在的在非城市场景中难以提取结构化特征的问题。本发明在无人机激光雷达点云数据中提取多尺度点特征，并依据此点特征进行关键点配对，利用随机采样一致性算法选取配对点并计算点云变换参数，包括旋转矩阵和平移向量，对待配准点云进行点云变换从而实现点云配准。该方法可以适用于非城市场景采集的点云数据，不需要提取结构化特征，易于实现，消除了不同航带点云之间的空间误差。本发明适用于激光雷达的点云配准。
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公开(公告)号：CN115797175B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202211527017.3
申请日：2022-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于亚像素字典学习的高光谱遥感图像空间超分辨方法，本发明涉及基于亚像素字典学习的高光谱遥感图像空间超分辨方法。本发明的目的是为了解决现有利用端元的解混方法针对最终的类别图，限制了高空间分辨率图像的应用范围，同时端元信息的有限性限制了重建高空间分辨率高光谱图像的质量的问题。一种基于亚像素字典学习的高光谱遥感图像空间超分辨方法具体过程为：步骤1：构建基于亚像素字典学习的高光谱遥感图像空间超分辨模型；步骤2：基于原始高光谱图像进行随机字典初始值选取；步骤3：用Split‑Bregman迭代法对超分辨模型进行迭代优化，输出高空间分辨率高光谱图像。本发明属于遥感图像处理领域。
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公开(公告)号：CN114782274B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210459888.X
申请日：2022-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于光照估计的无人机多光谱图像辐射校正方法，属于遥感中的多光谱数据辐射校正领域。本发明针对现有无人机多光谱图像的辐射校正需借助环境光照传感器辅助对多光谱数据进行光照补偿，实现难度大的问题。包括建立多光谱图像集，选择包含参考目标的图像作为参考图像，构建基于参考图像的方程组；对待校正多光谱图像中包含重叠区域的任意两幅图像提取联结点，利用联结点构建基于重叠图像的方程组；联立两个方程组得到光照估计方程组；将光照估计方程组与反射率约束条件联合构建目标函数并优化求解，得到所有图像成像时的光照函数；利用光照函数对所有待校正多光谱图像进行辐射校正。本发明实现了无环境光传感器条件下的无人机多光谱图像辐射校正。
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