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公开(公告)号：CN103258325B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310128050.3
申请日：2013-04-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于椭圆显著区域协方差矩阵的图像特征检测方法，它涉及基于椭圆显著区域协方差矩阵的图像特征检测方法，本发明是要解决现有基于显著性的协方差矩阵的特征检测方法的平均检测准确度不高且特征维数较大的问题。本发明包含如下步骤：采用基于注视点的显著性检测方法计算图像的人眼注视点显著图；采用显著区域检测方法计算图像的显著区域显著图；采用加权和融合方式融合人眼注视点显著图和显著区域显著图得到图像的融合显著图；使用显著阈值对融合显著图进行二值化得到不规则显著区域；采用图像矩方法对不规则的显著区域进行椭圆拟合得到椭圆显著区域；结合原始图像和椭圆显著区域，提取7种低层特征构建像素的特征向量；计算由像素特征向量构成的集合的协方差，得到椭圆显著区域协方差特征。本发明可应用于图像处理领域。
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公开(公告)号：CN102523379B
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201110351942.0
申请日：2011-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 频闪场景的图像拍摄方法及对该方法获得的频闪图像的处理方法，涉及图像处理领域。它解决了目前在频闪场景下拍摄的图像效果差，以及对频闪场景下拍摄的图像进行处理后，图像清晰度低的问题。其图像拍摄方法：对拍摄环境的震动分贝值和光照值进行实时监测，并根据监测值对摄像机的参数进行调整；将摄像机对准待拍摄场景，采用傅里叶变换方法，通过设置变换后的能量集中程度的阈值实现摄像机和待拍摄场景之间的对焦；设定摄像机的拍摄频率后进行拍摄。它的彩色图像处理方法：对于灰度的频闪图像，进行二值化操作和去毛刺操作；对于彩色的频闪图像，进行自适应多值化操作和去毛刺操作。本发明适用于拍摄频闪场景下的图像以及对拍摄到的图像进行处理。
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公开(公告)号：CN102521635B
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201110385516.9
申请日：2011-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K19/06
Abstract: 一种连续型多进制条码的解码方法，涉及一种数据传输方法，它是为了提高条码的数据容量的问题。它的编码方法：结合已有条码标准，采用多个平面融合的方法，将原始数据进行多进制条码编码，并在其上方和下方分别设置两个相同的一维序号条码后发送至信道；它的解码方法：接收端首先进行一维条码识别解码,并进行判断两个一维条码的序号是否重复的操作以及判断该序号的条码是否已成功解码的操作后，进行相应的数据读取后保存，完成解码。本发明适用于条码的编码及其解码。
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公开(公告)号：CN103825726A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201410074813.5
申请日：2014-03-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 基于FPGA的筛选模块及筛选方法，属于量子保密通信领域。解决现有筛选模块及筛选方法的密钥生成速率的实时性差和数据交互量大造成的存储压力大的问题。本发明通过游程长度编码模块计算相邻两个均满足条件“K0!=0||K1!=0”的事件之间符合条件“K0==0&&K1==0”的事件出现的次数，获得计数结果run_len，计数结果run_len附加上标识位后，作为游程长度码runlen_code送至Alice模块进行处理，获得Alice模块的筛选码Alice_siftedkey，再将Alice模块输出的筛选码Alice_siftedkey的位置信息result给Bob模块中的密钥抽取模，并根据筛选码Alice_siftedkey的位置信息result从有效裸码Bob_key中抽取并输出筛选码Bob_siftedkey，筛选码Bob_siftedkey为Bob模块输出的筛选码。本发明用于量子保密通信中密钥的筛选领域。
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公开(公告)号：CN102495833B
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201110390384.9
申请日：2011-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于Opentype矢量轮廓字体的文档水印版权信息保护装置，属于信息安全中的数字水印技术和文档信息保护领域。为了解决在嵌入水印之前需将文档先转化为图像导致的现有文档水印技术具有鲁棒性不高、操作复杂问题。字库管理中心模块管理未嵌入任何水印信息的原始标准字体库信息，提供比对信息；文档水印版权信息嵌入模块通过选择的Opentype字体和嵌入的版权信息生成具体的水印文字；文档水印版权信息提取模块依据比对参数提取版权信息；打印文档预处理模块对打印文档进行扫描、图像二值化、去除噪声、定位和细化，形成连续单像素曲线；文档水印版权信息抗扫描打印检测模块提取笔画参数。本发明是用于文档水印版权信息的信息保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102496148B
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201110390397.6
申请日：2011-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种图像毛刺去除的方法，涉及计算机数字图像处理领域，为了解决传统的毛刺去除方法消耗时间和空间很大，却难以达到理想的毛刺去除的效果的问题，它包括具体步骤如下：步骤一、建立一个与待处理图像相同大小的缓冲区；步骤二、遍历待处理图像中的每一个像素点，并对每一个像素点的处理过程为步骤三和步骤四，完成待处理图像中毛刺的去除；步骤三、将以该点为中心的3×3矩阵的每个元素值与计算数组的元素值相乘后取和，得到nSum；步骤四、通过查找表来得到所述点nSum所对应形状类型的返回值，返回值为1：将像素点对应的存储器的值由“1”变为“0”，完成去掉该点毛刺；返回值为3：填充该点反毛刺。用于计算机数字图像处理领域。
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公开(公告)号：CN117826264A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311784771.X
申请日：2023-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种水下磁异常目标的高低空协同航空磁探测方法及系统，涉及弱磁目标探测技术领域。本发明的技术要点包括：对已知探测距离的待测目标，利用搭载有磁异常探测器的双无人机协同飞行进行磁信号的探测，其中双无人机的经纬度在飞行的任意时刻保持一致、高度不一致；对飞行高度较低的无人机探测的磁信号进行向上延拓处理至另一个无人机所对应的高度，以进行更新；将更新后的磁信号与飞行高度较高的无人机探测的磁信号进行数据融合；利用磁目标检测算法对融合后不包含地磁场的磁异常探测信号进行判断，以确定待测目标是否为弱磁目标。本发明可快速去除地磁场对弱磁目标信号的遮盖，无需对测量磁场进行后处理，简便快捷，具有实时性。
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公开(公告)号：CN110505087B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN201910763943.2
申请日：2019-08-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/142 , H04L43/50 , H04L9/08
Abstract: 为了对实际QSCN进行细致刻画从而准确分析性能具体影响因素，本发明提供一种量子保密通信网络的模拟方法，属于量子保密通信网络的模拟分析领域。本发明包括：基于图论，用图G＝(V,E,F)模拟量子保密通信网络，V、E和F分别表示基于图论的量子保密通信网络中的节点、边和网络流的集合；其中，利用量子保密通信网络中连接节点对(si,tj)的连接需求表示节点的属性；利用量子保密通信网络中的信道容量和密钥容量表示边(uσ,vφ)的属性；利用非负函数f(si,tj,uσ,vφ)表示连接节点对(si,tj)在边(uσ,vφ)上的网络流，f(si,tj,uσ,vφ)的大小为数据包大小P的整数倍，所述网络流满足量子保密通信网络的容量和流量限制。
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公开(公告)号：CN113271208B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110572719.2
申请日：2021-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多线性模数哈希函数的保密增强方法，解决了现有保密增强的计算量会随着密钥处理长度增长而快速增加的问题，属于量子密钥分发领域。本发明包括：S1、通信双方获取共享一致低安全密钥S；S2、通信双方的一方从多线性模数哈希函数族MMH*中随机选取多线性模数哈希函数gx，并共享给另一方，通信双方利用多线性模数哈希函数gx对共享一致低安全密钥S进行压缩得到一致的中间密钥S'＝gx(S)；S3、通信双方的一方从模算术哈希函数族MH*中随机选取模算术哈希函数hc，d，并共享给另一方，通信双方利用模算术哈希函数hc,d对中间密钥S'进行压缩得到一致的最终安全密钥K＝hc,d(S')。
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公开(公告)号：CN109787718B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201910064050.9
申请日：2019-01-23
Abstract: 一种面向量子密钥分发系统的高效LDPC码的简化译码方法,优化校验节点和变量节点的计算过程，以提高协商效率，属于量子通信技术领域。本发明的译码方法在每一次迭代过程中校验节点和变量节点进行计算，计算时需要对输入进行量化；校验节点计算时，校验节点的输出结果量化值求取过程如下：τ(p,q)表示校验节点一次迭代计算的输出结果量化值，p表示校验节点前一次迭代计算输出结果量化值，q表示校验节点当前迭代中输入数据的量化值，p≥q≥0，d＝p‑q；当q＞2，τ＝q‑η(d,2)‑η(d,6)；当q≤2，τ＝MAX(q‑η(d,4),0)；其中，
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