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公开(公告)号：CN108414468A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201710070138.2
申请日：2017-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及红外光谱波段特征增强方法，具体涉及一种基于小波变换与非线性变换的红外光谱波段特征增强方法。提供了一种在红外光谱波段特征增强过程中，可有效抑制红外光谱图像中背景杂波干扰的方法。本发明的步骤为：一、利用皮尔逊相关系数计算红外光谱图像相邻波段之间的相关性，选择两对皮尔逊相关系数绝对值最小的相邻波段并以此为分解节点对红外光谱图像进行子空间分解。二、分别对三个子空间进行小波分解，得到三个系数空间。三、分别对三个系数空间进行非线性变换，得到特征增强后的红外光谱波段。本发明突出了待识别光谱与标准光谱间微小的光谱特征差异，可有效抑制背景杂波干扰，适用于红外多光谱或高光谱数据目标探测应用。
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公开(公告)号：CN105389597B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201510969347.1
申请日：2015-12-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了种基于Chernoff距离和SVM的高光谱数据多分类方法,其步骤如下:、对输入数据进行预处理,得到归化数据;二、计算任意两个类别之间的Chernoff距离,得到Chernoff距离矩阵;三、确定多分类任务OAA策略下的执行顺序表,得到每个波段以及全波段的可分性度量;四、构建基于Chernoff距离的子分类器指导系数;五、采用基于Chernoff距离的加权SVM分类器执行整个OAA策略所确定的分类任务,直到得到各个测试样本的最终单类别属性。本发明不仅提高了传统的SVM方法的精确度,而且对小样本类别的分类精度有较大的提高,适用于基于OAA分类策略的高光谱图像模式识别应用。
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公开(公告)号：CN105092595B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201510548850.X
申请日：2015-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开一种应用于钢轨探伤的光声弹性成像方法及装置，能够检测出待测钢轨组织内部的孔隙。所述方法包括：S11、脉冲激光器发出的脉冲激光依次经中灰密度镜、反射镜和聚焦镜作用后照射到待测钢轨上，并产生光声信号，其中，所述光声信号包括瑞利波和剪切波；S12、利用超声探头采集所述钢轨不同位置处的光声信号，对于所述钢轨每一个位置处的光声信号，根据该位置处的光声信号基于互相关算法计算该位置处钢轨组织产生的位移，并进行成像得到该位置处钢轨组织的位移形变图；S13、采用数据融合算法，将所述钢轨不同位置处钢轨组织的位移形变图融合成整条所述钢轨组织的位移形变图。
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公开(公告)号：CN107527061A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201610445958.0
申请日：2016-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6229 , G06K9/6262 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及高光谱图像的降维方法，具体涉及一种基于归一化多维互信息和克隆选择的高光谱波段选择算法。提供了一种在高光谱图像波段选择中，实现克隆迭代次数选定的方法。本发明的步骤为：一、读入高光谱图像，定义抗原并随机生成初始集合，按照个体适应值大小选择出最佳个体组成集合。二、克隆最佳个体生成临时克隆集合，并对克隆集合进行高频变异操作并从中再次选择最佳个体组成集合。三、利用归一化多维互信息判断前后两个集合的相关联程度来决定迭代是否停止。本发明可以达到对高光谱图像降维的目的，为使数值计算更加准确，利用归一化多维互信息对迭代次数进行选择，减少了选择过程中不必要的过多迭代过程，适用于高光谱图像波段选择应用。
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公开(公告)号：CN105241813B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510607288.3
申请日：2015-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01N21/17
Abstract: 本发明公开一种压缩采样光声显微成像方法及装置，在不增加系统成本的同时，能够实现高分辨率的光声显微图像的快速采集。所述方法包括：根据预设的待采样目标的感兴趣区域的采样比、待采样目标的背景区域的采样比、水平方向采样点数和垂直方向采样点数，并基于边膨胀图理论产生压缩采样模板；利用所述压缩采样模板获取光声显微压缩采样数据矩阵；利用低秩矩阵填充方法对所述光声显微压缩采样数据矩阵进行恢复，得到光声显微图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104680543B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510117170.2
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于3D‑Zernike矩相位分析的数字表面模型方位差异估计方法，涉及遥感地表地物分析领域。解决多时相的数字表面模型坐标系定义的不统一会引起地物三维数据存在的方位差异，而高程精度、分辨率的差异使得这种方位差异难以估计，进而无法有效应用的问题，本发明步骤如下：地物多时相DSM网格数据初始化，规范化输入数据格式；地物三维点集归一化，将数据归一化至3D‑Zernike计算时所需求的单位球体内；计算N阶3D‑Zernike矩；3D‑Zernike矩相位分量选择；方位差异估计。该方法能准确判定地物多时相DSM间的方位差异，有利于地物的姿态估计、三维变化检测、地震灾害评估等多方面的重要遥感应用。
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公开(公告)号：CN104504399B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510003048.2
申请日：2015-01-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种结合线性相关信息熵的多光谱数据有监督分类方法，涉及一种基于线性相关信息熵和kNN分类器的遥感图像有监督分类方法。本发明的步骤为：一、人工采样后自动筛选有监督分类所需的训练样本集合；二、自动寻优确定kNN分类器算法的参数；三、使用kNN分类器算法完成对多光谱遥感图像的分类。本发明通过多变量输入的训练样本高效自动筛选过程以及分类器参数自动寻优步骤，有效改善了kNN分类器算法的分类精度且减少了分类时间，使之更加适合大数据量多光谱遥感图像的高精度分类任务。
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公开(公告)号：CN104463229B
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201410840648.X
申请日：2014-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于相关系数冗余度的高光谱数据有监督分类方法，属于遥感图像信息处理领域。所述方法步骤如下：步骤一、利用相关系数冗余度自动筛选有监督分类所需要的训练样本集合；步骤二、对SVM核函数的参数进行寻优；步骤三、使用SVM分类器算法完成对高光谱遥感图像的二分类任务；步骤四、基于一对一策略实现多分类任务。该方法通过计算单次选择样本集合的相关系数冗余度来辅助自动筛选训练样本，并将遗弃样本用于分类器参数的自动寻优，使得SVM分类器算法的分类精度得到了有效提升，并通过精简支撑向量减少了时间消耗，使之在处理高光谱遥感图像的高精度分类任务中更具实用价值。
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公开(公告)号：CN104008383B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201410286545.3
申请日：2014-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于流形学习线性化的高光谱图像特征提取方法，属于高光谱图像数据处理与应用技术领域。本发明针对流形学习方法无泛化能力的不足，提出了一种改进的流形学习线性化方法。所述方法包括如下步骤：一、计算初步降维结果和拉普拉斯矩阵；二、构建矩阵方程组常数项矩阵和系数矩阵；三、计算特征转换矩阵；四、通过特征转换矩阵计算最终降维结果。本发明针对LPP、NPE和LLTSA线性化流形学习方法中全局线性映射的假设在很多时候不成立的不足，在原有的代价函数中加入了偏离原流形学习方法结果的惩罚项，并且舍去了原目标函数中的约束项，将最优特征转换矩阵的求解转换为一个矩阵方程组的求解问题。该方法适用于高光谱图像的特征提取。
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公开(公告)号：CN103870690B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201410092265.9
申请日：2014-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于有限元的超声理疗中软组织影响下的骨组织内部应力分布数值模拟方法，本发明涉及骨组织内部应力分布数值模拟方法。本发明是要解决无法进行准确测量和得到超声引起骨组织的准确应力分布数据的问题而提出的一种基于有限元的超声理疗中软组织影响下的骨组织内部应力分布数值模拟方法，该方法是通过一、建立有限元模型；二、定义骨组织机械特性；三、进行耦合处理；四、设定理疗超声参数和作用方式；五、得到骨组织模型单元内部应力‑应变分布；六、绘制应力‑应变云图；七、量化测量路径应力分布结果等步骤实现的；本发明应用于生物力学研究领域。
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