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公开(公告)号：CN116994137A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310979011.8
申请日：2023-08-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多尺度形变建模和区域精细提取的目标检测方法，属于目标检测与识别技术领域。方法如下：设计多尺度特征动态融合模块，获得多尺度形变目标的候选区域提取结果；将候选区域提取结果分类，获得用最小边界矩形框标记的所有目标区域；提出定制化的结合二进制交叉熵、偏置损失和结构相似度的显著区域精细提取损失函数，实现复杂场景干扰下舰船目标的准确检测。本发明实现目标多尺度形变特征的增强学习，提高检测网络对目标与复杂背景的分辨能力，可实现在云层、光照阴影、港口设施等复杂场景下的舰船目标准确检测，为航空管制、海上救援和港口管理等军民应用提供有力支持。
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公开(公告)号：CN110969125A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911214745.7
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种面向目标识别任务的探测谱段优选方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：基于视在对比度模型和综合信噪比模型初选目标探测谱段集；步骤二：在初选的目标探测谱段集内，基于光谱相对距离模型计算各个谱段上不同目标间的辐射强度相对差异，对每个谱段上所有目标的辐射相对差异值累加并排序；步骤三：在初选的目标探测谱段集内，基于光谱信息散度模型计算各个目标在不同谱段组合情况下的光谱信息散度和，以光谱信息散度和最大的谱段组合作为优选谱段集。本发明的方法通过谱段初选和谱段优选确认，实现探测谱段的优选，适用于优选面向目标识别任务的探测谱段，能够提高系统对目标的可探测与可识别性能，支持系统综合效能的提升。
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公开(公告)号：CN109977609A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910305925.X
申请日：2019-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于真实遥感数据的地面高温热源红外图像仿真方法，所述方法包括如下步骤：S1：对原始图像进行辐射校正，获取地面高温热源目标的辐射亮度；S2：采用引入模糊理论改进的数据分析聚类算法对图像中高温像元进行分割提取；S3：对高温像元进行温度反演，获取热源温度分布；S4：利用S3得到的热源温度特性参数计算入瞳热源辐射亮度值；S5：利用入瞳热源辐射亮度值逐像素进行灰度映射，得到高温热源仿真图像。本发明利用真实数据反演不同区域的地物发射率，对真实高温热源的温度分布特性进行建模仿真，获取不同条件下高度还原高温虚警源辐射特性的数据，以支撑天基光学目标探测系统检测算法的设计与优化工作。
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公开(公告)号：CN109407311A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811626144.2
申请日：2018-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相位差异法的衍射光学成像系统波前反演算法，所述算法包括如下步骤：步骤一：建立包含衍射光学成像系统衍射效率和空间移变特性的衍射光学成像特性表征模型；步骤二：基于最大似然方法建立针对衍射光学成像系统的相位差异波前反演模型；步骤三：基于标量衍射理论推导离焦衍射位相表达式及离焦衍射效率表征模型；步骤四：针对衍射成像的空间移变特性，基于等晕区分块思想对焦面空变退化图像和离焦面空变退化图像进行分块处理；步骤五：利用基于模拟退火的粒子群算法对相位差异波前反演模型进行全局最优化求解，输出不同视场对应波前信息。本发明可为未来超大口径薄膜衍射光学成像系统的空间应用提供支持。
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公开(公告)号：CN108122255A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711388109.7
申请日：2017-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于梯形与圆形组合地标的无人机位姿估计方法，属于图像处理技术领域。所述方法如下：步骤1、无人机对地标图案成像二值化处理分割出地标图案，基于形态学滤波去除孤立噪声；步骤2、提取地标边缘，利用霍夫变换提取地标中梯形轮廓直线信息，利用最小二乘法拟合椭圆方程并计算椭圆参数；步骤3、根据步骤2解算出的椭圆参数估计无人机姿态参数；步骤4、建立无人机对地成像模型，利用梯形轮廓直线信息确定梯形四个顶点坐标估计位置参数。本发明针对无人机视觉导航中的位姿精确估计和以及自主着陆等问题，基于梯形和圆形组合的地标图案，根据几何成像特性估计姿态参数，简化共线方程求解模型，进而求解位置参数，计算过程简单，更加适合实际工程应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106960436A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710165709.0
申请日：2017-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10032 , G06T2207/30168
Abstract: 一种光学遥感图像处理性能评估方法，属于光学遥感图像处理与评价技术领域。所述方法步骤如下：建立图像灰度、纹理和边缘信息的图像客观评价指标体系，评估处理算法对细节保持和清晰度增强的处理性能；结合基于刀口像和自然图像的调制传递函数MTF估计方法，利用MTF(调制传递函数)曲线的积分面积评估处理算法对各频带MTF的整体提升性能；提出图像信噪比SNR的评价指标与方法，评估处理算法对细节保持增强和噪声抑制的综合处理性能；提出振铃和混叠效应的评价方法，评估处理算法对伪像抑制的处理性能。本发明优点是可适用于全面客观的评价图像复原算法的性能优劣，指导处理算法参数优化和模型改进。
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公开(公告)号：CN104574315B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201510009310.4
申请日：2015-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于光强传输矩阵的光学系统成像复原方法，其步骤：第一步、将二维像矩阵中的每一行元素依次首尾相接排列为一维像向量；第二步、根据光学系统的PSF矩阵和一维像向量求解光学系统的二维光强传输矩阵；将二维光强传输矩阵进行求逆的数学计算，得到二维光强传输逆矩阵；第三步、将一维像向量乘以二维光强传输逆矩阵求得一维复原物向量，将一维复原物向量二维化得到二维复原物矩阵。该方法利用矩阵运算实现了成像复原，避免了以往成像复原技术中的反卷积方法的病态问题及频域复原方法的高频缺失问题，复原物矩阵与原始物矩阵的误差极小，复原精度极高。
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公开(公告)号：CN105404017A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510963590.2
申请日：2015-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G02B27/44 , G02B5/1876
Abstract: 本发明公开了一种光子筛主镜双色成像光学系统及其应用，所述光子筛主镜双色成像光学系统由光子筛主镜、分光镜、第一成像光路、第二成像光路构成，光辐射由光子筛主镜收集并会聚到分光镜表面，656.45nm波长的光线透过分光镜并被第一成像光路会聚成像，587.60nm波长的光线被分光镜反射到第二成像光路后会聚成像。本发明所述的光学系统可用作空间望远镜观测太阳的氢、氦两种物质成分的比例。本发明的光子筛主镜由大量圆形通光孔构成，对孔深的加工精度无要求，大大降低了光子筛主镜的加工难度，使得光子筛主镜的加工难度远低于衍射透镜和谐衍射透镜；光子筛主镜可以在卫星发射过程中保持折叠状态，发射到轨道后再展开成平面，对运载火箭的口径要求低。
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公开(公告)号：CN105353491A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510960774.3
申请日：2015-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种大口径二元光学薄膜主镜成像系统，属于遥感光学系统设计与像质分析技术领域。所述大口径二元光学薄膜主镜成像系统由二元光学薄膜主镜、窄带滤光片和像面构成，光辐射由二元光学薄膜主镜收集并会聚到窄带滤光片表面，窄带滤光片的中心不透光区域遮挡主镜中心空洞部分的直接透射光，透光区域对主镜收集的全部光线进行窄带滤光，滤光后的光线照射到像面上被CCD接收形成电子图像数据。本发明的光学系统可用作太空望远镜以获得高分辨率的遥感图像。本发明的二元光学主镜可采用薄膜材料加工，重量非常轻；二元光学薄膜主镜可以在卫星发射过程中保持折叠状态，发射到轨道后再展开成平面，对运载火箭的口径要求低。
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公开(公告)号：CN120070525A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510235945.X
申请日：2025-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/33 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 基于无监督学习的多源红外遥感图像特征对齐与配准方法，属于遥感图像处理领域。所述方法是：使用基于图像金字塔的多阶段网络提取特征相关性，以实现在特征层次上多尺度的预测；使用对全局特征和局部特征分别提取并融合的方法，以保障配准精度的有效提升；使用Transformer模块对目标图像和参考图像的特征进行相关性分析，以实现更远距离和更为精确的特征相关性捕捉；使用基于特征区域离散检测的细节特征提取机制，以去除冗余信息，有助于配准精度的提升。该方法采用多阶段特征提取网络和Transformer模块对图像相关性特征进行提取，并基于离散特征检测，在剔除异常特征区域的同时对有效局部特征区域进行挑选和拼接，实现局部高分辨率特征与全局低分辨率特征的融合。
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