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公开(公告)号：CN115641507A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211387533.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应多层级融合的遥感图像小尺度面目标检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：使用主干特征提取网络提取输入图像的浅层和深层的多层级特征图，下采样层级分别为4、8、16、32倍；步骤2：使用自适应融合权重的多层次特征提取架构实现对步骤1中不同下采样级数特征的融合；步骤3：选用融合后的下采样级数为4倍和8倍的高分辨率特征层进行目标位置和类别信息的预测，得到最终的检测结果。该方法能够实现对不同层级中语义和结构信息的有效融合，提高网络对小尺度目标的特征提取和检测定位能力，有效减少场景中虚警源对目标检测的干扰，从而实现遥感图像小尺度目标的高检测率、低虚警率的检测。
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公开(公告)号：CN114137005A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111486350.X
申请日：2021-12-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N23/20 , G01N23/207
Abstract: 本发明公开了一种分布式多模衍射成像方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：根据应用需求设计分布式多模衍射成像系统，获取多视场、多谱段的时序图像；步骤二：对获取的多视场、多谱段的时序图像进行配准；步骤三：融合多视场、多谱段、多时相信息，实现超分辨率重建；步骤四：利用图像复原算法提升图像传递函数，去除非设计级次衍射光产生的背景辐射，得到高分辨率图像。本发明利用分布式排列的多个子衍射系统单独成像，且具有不同探测谱段，图像间存在亚像素偏移，获取多视场、多谱段、多时相图像数据后，通过融合、超分、复原算法最终获取高分辨率图像，具有高分辨率、轻量化、成本低等优势，为高分辨率光学卫星载荷跨越式发展提供了技术途径。
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公开(公告)号：CN109697431B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201811641904.7
申请日：2018-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于高光谱图像的弱小目标检测方法，具体方案如下，步骤一：利用信杂比进行目标可探测性分析，通过计算不同谱段目标相对其邻域背景的信杂比，优选出目标与背景具有的差异性由大到小的若干个谱段；步骤二：在优选的目标与背景间差异性最大的谱段进行弱小目标提取，利用多结构元素数学形态学方法抑制背景，通过自适应阈值分割得到若干个疑似目标；步骤三：利用优选探测谱段光谱信息，将不同场景中目标与背景的混叠光谱作为目标位于不同场景时的标准光谱，基于光谱角匹配原理，计算疑似目标和所处背景的混叠光谱与标准光谱的相似度，实现对弱小目标的确认。本发明属于目标探测与识别技术领域，可实现复杂环境背景中远距离弱小目标的高效确认。
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公开(公告)号：CN108122255B
公开(公告)日：2021-10-22
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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公开(公告)号：CN109407311B
公开(公告)日：2021-06-08
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105741245A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610066218.6
申请日：2016-01-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/009 , G06T2207/10004 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度变换的自适应对比度增强算法，其包括如下步骤：步骤1：通过建立对比度增强阈值与图像灰度动态范围间的函数关系，实现阈值的自适应选取；步骤2：根据对比度增强阈值和图像特性，确定不同灰度动态图像对比度增强所需的增益系数；步骤3：基于步骤1和2得出的对比度增强阈值和增益系数，对输入图像进行灰度线性变换；步骤4：结合灰度变换后的图像特性进一步修正其灰度动态范围，并调整图像亮度。本发明适用于自适应增强灰度图像以及彩色图像的对比度，使图像对比度增强、更加清晰、色调更加鲜明，有效地提高图像的视觉效果。
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公开(公告)号：CN115937700B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211407154.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 一种多源协同的动目标在线检测识别方法，属于光学图像处理技术领域。方法如下：在红外通道进行动目标在线检测与定位；计算可见光图像中相应目标坐标位置，并截取局部目标切片；在可见光局部目标切片图像中提取目标关键轮廓与细节特征信息，进行动目标分类与识别。本发明在大视场红外通道中实现目标可快速发现与定位，通过坐标变换引导截取可见光通道中目标局部切片图像，能够实现目标的在线快速分类与识别，有效支撑动目标信息的快速完整掌控；提升了目标检测准确率，降低错检率；解决了广域观测条件下目标极度稀疏、目标背景严重失衡导致的分类识别能力差的问题，还避免了全景图像海量数据处理难题，有效降低硬件资源需求与成本。
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公开(公告)号：CN118864269A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410872983.1
申请日：2024-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/50 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T3/4038 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可变形卷积的多帧红外小目标超分方法，所述方法提出了一个适用于多帧红外小目标超分变率的DCUNet网络，融合多帧红外小目标图像的多尺度信息，并恢复目标的空间细节信息；提出了多帧对齐的TADCM模块，隐式的将帧间运动状态复杂、形态和能量时序变化的目标对齐，从而充分利用帧间信息以进行互相补充，提升暗弱目标的空间显著性；提出了利用特征监督引导可变形卷积学习的方法，即在网络最后两层特征层输出目标分割结果，并用带像素级标记的目标分割真值作为监督，对编码和上采样过程进行约束，提升可变形卷积的准确性，使目标的边缘和形态能够被充分恢复。
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公开(公告)号：CN118155085A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410135271.1
申请日：2024-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种密集空中目标跟踪方法、系统、装置及介质，属于目标探测与识别技术领域，包括：利用多个不同卫星平台获取密集空中目标的多个探测图像；利用聚类算法将探测图像中属于目标的像素点聚类，将不同的目标的像素点标注不同的数值；得到最终的聚类结果图像；使用Zernike矩算子对最终的聚类结果图像进行亚像素边缘提取，得到各个目标的边缘包络线；并提取边缘包络线内的目标中心的位置；通过目标中心的位置和用于观测目标的各卫星与目标的相对位置信息，对不同卫星平台视场内的相同目标进行匹配；利用目标中心的位置得到目标的视线向量数据；根据不同卫星观测到的同一个目标的视线向量数据，计算该目标的位置和速度数据，实现多目标情况下每一个目标的跟踪。该方法能够识别密集空中目标。
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公开(公告)号：CN117761713A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311795749.5
申请日：2023-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种目标探测谱段的筛选方法、装置、设备和存储介质，其涉及目标检测技术领域。包括：获取目标的背景起伏尺度，对背景起伏尺度进行杂波量化并建立杂波定量化表征模型；通过杂波定量化表征模型计算目标相对于不同背景的信杂比投影图，选取包括峰值信杂比谱段作为初选探测谱段；将杂波定量化表征模型与天基探测链路进行结合得到目标可检测性表征模型；通过目标可检测性表征模型在初选探测谱段中筛选得到优选探测谱段。本发明考虑了天基探测链路及其各环节多尺度耦合效应，能够解决天基目标可检测性能的多尺度耦合匹配所存在的问题,在保证谱段优选性能的前提下，极大地提升了优选探测谱段选择的效率。
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