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公开(公告)号：CN105509737B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201510845775.3
申请日：2015-11-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种不受地磁变化影响的航空运动平台磁干扰补偿方法，属于航磁探测领域。本发明解决现有技术由地磁场变化导致的航磁干扰补偿系数失效的问题。本发明按以下步骤进行：步骤一、采集磁总场数据，获得地磁场；步骤二、利用获得的地磁场，得到地磁场无关的补偿系数φ；步骤三、利用地磁场无关的补偿系数，得到航空运动平台产生的磁干扰补偿结果res＝Htotal‑Ht。本发明应用于消除航磁探测时航空运动平台产生的磁干扰，提高了补偿系数估计算法的求解精度。
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公开(公告)号：CN105425304B
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201510736756.7
申请日：2015-11-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种飞机航磁干扰的补偿方法，涉及属于航磁探测领域，尤其涉及一种飞机航磁干扰的补偿方法。本发明为解决现有航磁干扰补偿系数计算方法中由于系数求解矩阵的病态性而影响补偿系数估计精度的问题。本发明按以下步骤进行：一、构造矩阵Δ；二、利用小波分解矩阵Δ；三、对步骤二的结果实现带通滤波；四、通过确定下标集合L使得bpfL(Δ)的病态性最弱；五、确定补偿系数方程并求解航磁干扰补偿系数。本发明提出的方法有效降低了系数求解矩阵的病态性，进而提高了补偿系数估计算法的求解精度；本发明可应用于航磁探测领域。
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公开(公告)号：CN105510849A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510845856.3
申请日：2015-11-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R33/025
CPC classification number: G01R33/025
Abstract: 一种航磁干扰补偿系数确定方法，属于航磁测量领域。现有航磁干扰补偿方法没有给出在计算航磁干扰补偿系数时地磁场的处理方法，导致估计出的航磁干扰补偿系数不准确。本发明给出的航磁干扰补偿系数确定方法解决了该问题，通过如下步骤实现:合并地磁场项和飞机磁干扰中的感应场项；建立线性方程组；在估计航磁干扰补偿系数之前，对线性方程组总场列向量以及方向余弦矩阵进行带通滤波；估计滤波之后的线性方程组中的未知航磁干扰补偿系数；在实际航磁测量时利用该估计出的系数实时计算并去除飞机产生的磁干扰。本发明方法对测量信号中的地磁场成分做出了有效处理，提高了航磁干扰补偿系数的估计精度，从而提高了航磁干扰补偿结果的精度。
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公开(公告)号：CN105425304A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510736756.7
申请日：2015-11-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种飞机航磁干扰的补偿方法，涉及属于航磁探测领域，尤其涉及一种飞机航磁干扰的补偿方法。本发明为解决现有航磁干扰补偿系数计算方法中由于系数求解矩阵的病态性而影响补偿系数估计精度的问题。本发明按以下步骤进行：一、构造矩阵Δ；二、利用小波分解矩阵Δ；三、对步骤二的结果实现带通滤波；四、通过确定下标集合L使得bpfL(Δ)的病态性最弱；五、确定补偿系数方程并求解航磁干扰补偿系数。本发明提出的方法有效降低了系数求解矩阵的病态性，进而提高了补偿系数估计算法的求解精度；本发明可应用于航磁探测领域。
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公开(公告)号：CN103200105B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310128208.7
申请日：2013-04-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/751 , H04L9/08 , H04L29/06 , H04B10/25
CPC classification number: H04L9/0855
Abstract: 一种基于光路切换的QKD网络的路由选择系统及路由选择方法，本发明属于量子通信和量子密钥分发网络领域，具体涉及一种路由选择系统及路由选择方法，本发明解决了现有QKD网络因为路由选择能力差而导致的QKD网络拓扑简单以及规模小的问题。本发明由M个光切换节点组成，每个光切换节点的呼叫协议子模块利用QKD网络拓扑自动发现模块发送的QKD网络的拓扑结构表获取QKD通信请求源节点到目的节点的所有可行通信路径表，再由先导信号协议路径选择子模块从所有可行的通信路径信表中选择最优的通信路径作为此次通信的路径，通过先导信号协议路径确认模块对选择的出的最优通信路径进确认，建立源节点到目的节点的通信信道。本发明适用于通信领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103020974B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201210589761.6
申请日：2012-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于显著区域差异和显著密度实现显著物体自动检测的方法，它涉及实现显著物体自动检测的方法。它为解决目前基于窗口定位检测显著物体的方法所存在的包含过多的背景像素，不能精确提取出显著物体的问题。一、计算显著图S(x，y)的空间权重显著图S′(x，y)：二、寻找窗口内部区域显著度和窗口外部区域显著度差异最大化；三、计算得到显著密度值最大的窗口；四、将窗口W*的内部区域设置为前景，将窗口W*的外部区域设置为背景，采用GrabCut算法对待检测图像进行分割，得到显著物体。它可适用于无参化的显著物体提取，提取的物体具有清晰的轮廓。
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公开(公告)号：CN102982561B
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201210593173.X
申请日：2012-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/40
Abstract: 适用于彩色图像彩色的二进制鲁棒尺度不变特征检测方法，涉及一种彩色的二进制鲁棒特征检测方法。为了解决目前基于二进制描述子的鲁棒尺度不变特征的方法不适用于彩色图像的问题。一：将待检测的彩色图像从RGB颜色空间变换到高斯对立颜色空间；二：计算变换到高斯对立颜色空间的彩色图像的颜色不变量；三：根据得到的颜色不变量，运用AGAST特征检测子检测所述彩色图像的特征点；四：在测到的每个特征点周围区域得到六十个经过方向归一化的采样点；五：根据得到的采样点，生成有关特征点周围像素颜色信息的二进制描述子；六：根据生成的所述二进制描述子，生成彩色的二进制鲁棒尺度不变特征的二进制描述子。本发明适用于检测彩色图像。
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公开(公告)号：CN102521785B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110329356.6
申请日：2011-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G09C5/00 , H04L9/008 , H04N1/4486
Abstract: 用于图像共享的基于EC-ElGamal算法的同态图像加密和解密方法，本发明具体涉及一种用于图像共享的基于EC-ElGamal算法的同态图像加密和解密方法。它为了解决带宽有限的情况下，无法实现图像的无失真传输和在传输过程中的泄密问题。用于图像共享的基于EC-ElGamal算法的同态图像加密和解密方法步骤如下：一、预处理，在加密之前，先把像素点转化为椭圆曲线上点的形式；二、加密，用EC-ElGamal加密方法对步骤一中得到的点进行加密；三、解密，将步骤二中的点进行解密。四、后处理，将解密后的点转化为图像的像素点。本发明实现了图像传输过程中组合之前不需要解密，传输到终端后的图像不会失真的目的。
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公开(公告)号：CN103198489A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310152789.8
申请日：2013-04-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于显著性密度与边缘响应的显著物体自动检测方法，它涉及显著物体自动检测的方法，本发明要解决现有显著物体检测方法中仅利用显著性一个属性而没有考虑显著物体的边缘属性致使显著物体检测准确度不高的问题。本发明中基于显著性密度与边缘响应的显著物体自动检测方法按以下步骤进行：根据结合全局颜色对比和颜色空间分布的区域显著性计算方法，计算并生成输入图像的显著图S；在显著图S上，运用一组Gabor滤波器，生成边缘响应图E；运用最大化显著性密度与边缘响应的分支限界算法在输入图像中高效搜索包含显著物体的全局最优子窗口将得到的最优子窗口作为输入，初始化GrabCut图像分割方法；运行GrabCut图像分割方法，自动提取具有很好边缘的显著物体。本发明可应用于图像处理领域。
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公开(公告)号：CN102542267B
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201110442240.3
申请日：2011-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/32
Abstract: 结合空间分布和全局对比的显著区域检测方法，属于显著性检测技术领域。它解决了现有的显著区域检测方法不考虑空间分布因素对区域显著性的影响，使显著性区域的判定效率低的问题。它将输入图像按照graph-cut图像分割方法进行分割，获得N个子图像区域；计算每个子图像区域rk的空间分布显著值Ssd(rk)；计算每个子图像区域rk的全局对比显著值Src(rk)；根据空间分布显著值Ssd(rk)和全局对比显著值Src(rk)，计算获得子图像区域rk的显著值S(rk)；将N个子图像区域的显著值S(rk)按照从高到低的顺序进行标记，得到输入图像的显著区域，完成输入图像的显著区域检测。本发明适用于输入图像的显著区域检测。
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