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公开(公告)号：CN103763045B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201310652186.4
申请日：2013-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及的是一种适用于三维水声信道仿真的高斯束方法。该方法将声线轨迹转化为出射角度俯仰角α和方位角β的函数；在声线邻近区域引入坐标系(s,α,β)；建立射线中心坐标系(s,n1,n2)与坐标系(s,α,β)之间的映射关系；将波动方程在射线中心坐标系(s,n1,n2)下的解转换为坐标系(s,α,β)下的形式。本发明用于三维水声信道仿真，中间环节少，计算量小，使用简便。
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公开(公告)号：CN104680132A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510054144.X
申请日：2015-01-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于形状上下文方法的声纳目标识别方法，包括以下几步：进行样本图像统计，利用形状上下文方法得到样本图像中每类目标的两个上下文直方图；读取待识别图像，利用形状上下文方法得到待识别目标的两个上下文直方图；将待识别目标的两个上下文直方图和样本图像中每类目标的两个上下文直方图的对应色块的值分别进行匹配，利用最大匹配度进行目标识别。其中形状上下文方法以目标轮廓长轴端点为基准点。本发明能够提高目标识别的匹配度，并且能够减少计算量。
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公开(公告)号：CN104636753A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510056549.7
申请日：2015-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/00523 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种基于PCNN神经元激活率和群离散度的区域特征提取方法。包括以下步骤：步骤一：对原始图像进行预处理，将神经网络PCNN与图像对应；步骤二：将0～255的灰度范围根据目标区域划分成N个从大到小的灰度区间；步骤三：得到当前灰度区间内发生群激活的神经元；步骤四：统计发生群激活神经元的领域内受激励神经元个数，判断发生提起激活的神经元；步骤五：统计提前激活神经元个数，得到群激活率和群离散度；步骤六：读取下一个灰度区间，重复步骤三到步骤六，直到第N个区间。本发明具有计算复杂度小，分类效果好的优点。
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公开(公告)号：CN104318539A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410546109.5
申请日：2014-10-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及的是一种声纳图像处理领域。具体涉及一种基于扩展Piella框架的声纳图像融合方法。本发明包括：(1)对参数进行初始化，输入两组待融合声纳图像；(2)对待融合声纳图像进行多分辨率变换，建立待融合声呐图像各自的多分辨率图像序列；(3)对待融合图像的高频子带和低频子带进行多分辨率逆变换，得到最终的融合结果。本发明首先提出了针对声纳连续帧图像的融合方法。与以往的图像融合方法相比，该方法在融合的清晰度与细节表现力均有显著的提高。
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公开(公告)号：CN103616697A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310652190.0
申请日：2013-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S17/89
CPC classification number: G01S17/89
Abstract: 本发明实现的是一种智能水下激光探测系统。该系统通过运行VxWorks的嵌入式平台控制水下激光器，通过水下激光器获取水下目标的原始激光图像，在VxWorks系统下对获取的激光图像进行处理，估计目标方位，然后根据处理结果生成改进的水下激光器系统参数，并使用该参数调整水下激光器设置，再次对目标进行成像。经过多次自动调整，该系统最终可获取清晰的目标图像。同时该系统通过扩展，可连接PC机来实时监测系统的图像处理结果。本发明适用于水下目标的自动探测，同时还可进行水下激光图像处理算法以及水下激光器自动控制算法的开发与调试。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102184402A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110127174.0
申请日：2011-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种特征选择方法。(a)整个特征集作为完整的特征空间输入特征选择算法中；(b)把输入的特征空间中的特征按照一定的顺序取出，并放入新的特征空间中；(c)采用特征评价标准来比较不同空间中的特征；(d)重复(b)(c)两步，直到新空间中的特征数量达到既定值；(e)新特征空间中的特征即是被选择出的最佳特征子集。本发明的方法省略了阈值的设置，并且可以选择结果中的特征数量，方便控制整个选择过程的时间，并且能选择出较好的特征子集。
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公开(公告)号：CN100580694C
公开(公告)日：2010-01-13
申请号：CN200810064059.1
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种用于灰度图像快速多阈值分割的方法。本发明先读取灰度图像，并计算其灰度直方图。将得到的直方图进行平滑，得到平滑直方图，在平滑直方图中选取若干最大峰值点，并获取它们对应的灰度值数组。将灰度值数组两端扩展，使扩展后的数组中两相邻元素相加在除以2就得到了多阈值分割所需要的阈值，进而实现多阈值分割。
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公开(公告)号：CN101236607A
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200810064059.1
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种用于灰度图像快速多阈值分割的方法。本发明先读取灰度图像，并计算其灰度直方图。将得到的直方图进行平滑，得到平滑直方图，在平滑直方图中选取若干最大峰值点，并获取它们对应的灰度值数组。将灰度值数组两端扩展，使扩展后的数组中两相邻元素相加在除以2就得到了多阈值分割所需要的阈值，进而实现多阈值分割。
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公开(公告)号：CN101055311A
公开(公告)日：2007-10-17
申请号：CN200710064132.0
申请日：2007-03-01
Applicant: 中国海洋石油总公司 , 海洋石油工程股份有限公司 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种多波束剖面声纳信号处理装置，其特征在于：它包括水上主机，设置在水下机器人上的发射及控制DSP部分，发射信号调理部分、功率放大器、发射换能器、接收换能器、模拟信号采集传输部分、数据接收端口和DSP并行信号处理部分；发射及控制DSP部分通过缆线与水上主机连接，实时接收水上主机的命令，发射信号调理部分将发射及控制DSP部分产生的模拟信号进行放大、滤波，隔离，给功率放大器放大，发射换能器将信号进行电、机转换后，向水下发射；接收换能器接收回波，进行机、电转换后，模拟信号采集传输部分转换成数字信号，传输到数据接收端口，经DSP并行信号处理部分处理后，通过缆线传输给水上主机。本发明可以广泛用于探察海底石油管线方位的过程中。
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公开(公告)号：CN120013801A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510108471.2
申请日：2025-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种基于导向注意力的前视声纳图像去噪方法。本发明涉及图像处理技术领域，本发明采集前视声纳图像，从图像中提取均匀噪声块和非均匀噪声块，并构建声纳图像数据集；使用均匀噪声块、非均匀噪声块来训练去噪模型，使模型学习非均匀噪声块到均匀噪声块的映射关系；将声纳图像作为输入，使用去噪模型生成粗噪声图，通过调节因子细化噪声图得到细噪声图，将声纳图像与细噪声图作差得到去噪图像。本发明直接使用声纳图像来训练深度学习模型，使去噪模型能准确学习到声纳图像与干净图像之间的映射关系。通过导向注意力来引导模型估计噪声映射，使模型能最大限度地保留图像中目标细节。
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