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公开(公告)号：CN115964955A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310038740.3
申请日：2023-01-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 离散编码超表面单元电磁响应预测方法及设备，属于深度学习和电磁超表面技术领域。为了解决现有的对自由度较高超表面正向预测过程中，存在的预测精度不够及无法同时预测相位频谱和幅值频谱的问题。本发明首先选定基底材料，基于离散编码对离散编码超表面单元进行建模；将超表面单元输入电磁仿真软件得到该超表面单元的电磁响应，分别是水平极化和垂直极化S参数的幅值Am和相位Ph频谱，处理后将之作为对应数据的标签；将数据集输入预测神经网络模型得到预测的离散超表面电磁响应，基于仿真的电磁响应和预测的电磁响应构建损失函数，基于损失函数训练预测神经网络；最后利用训练好的预测神经网络进行离散编码超表面单元电磁响应预测。
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公开(公告)号：CN110163807B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910211765.2
申请日：2019-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于期望亮通道的低照度图像增强方法，涉及低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。为了解决现有的基于亮通道先验的低照度图像增强算法中求取透射率图像需要人为调节参数的问题，提出了基于期望亮通道的低照度图像增强算法。本发明首先收集HDR图像并对其进行统计，获取其最大值通道图像的分布直方图，作为增强后图像的期望亮通道直方图。其次，利用期望亮通道直方图对低照度图像的最大值通道图像进行直方图规定化处理，得到期望亮通道图像。然后，利用期望亮通道图像和大气成像方程求取透射率图像。最后，结合大气散射模型对低照度图像进行增强。本发明对不同亮度的低照度图像均有较好的增强效果，可以显著增强图像的亮度和对比度，使图像细节更加清晰。
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公开(公告)号：CN111899201B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010826749.7
申请日：2020-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于条件重增强网络的低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。本发明为解决现有低照度图像增强方法中存在的无法同时处理低对比度、低亮度、噪声和颜色退化的问题。本发明提出的增强方法中包含一个条件重增强网络，该网络的输入为低照度图像及其最大值通道图像和其期望最大值通道图像，输出为最终增强图像。期望最大值通道图像在训练阶段通过对监督图像的最大值通道图像添加模糊和噪声或对低照度图像最大值通道图像做色调映射得到，在测试阶段为经过任意图像增强方法处理后的低照度图像的最大值通道图像。本发明可以显著增强低照度图像的亮度、对比度，同时去除噪声并减少颜色失真现象。本发明可以用于低照度图像的增强。
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公开(公告)号：CN112308803B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202011345050.5
申请日：2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的自监督低照度图像增强及去噪方法，属于数字图像处理领域。本发明为解决现有基于深度学习的自监督低照度图像增强方法难以抑制噪声及无法直接调节增强图像对比度的问题。本发明包含一个自监督低照度图像增强网络和用于噪声抑制的正则项，该网络可以和现有的任意对比度调节方法如Gamma变换结合，实现网络自监督的训练，噪声抑制正则项可以用于网络训练时的损失函数以使得网络具有噪声抑制能力。本发明可在增强低照度图像对比度和亮度的同时，保留颜色和细节信息，并显著抑制噪声。本发明可以用于低照度图像的增强及去噪。
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公开(公告)号：CN112379354B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202011277992.4
申请日：2020-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 一种MEMS扫描激光雷达系统的时间误差自标定方法。本发明为解决现有基于ToF法的MEMS扫描激光雷达中存在时间误差导致的成像畸变及测距误差问题。本发明首先运行待标定MEMS扫描激光雷达，扫描任意非平面非空场景，采集扫描数据，并标定MEMS微镜与激光器之间的同步时间误差；然后运行已标定同步时间误差后的MEMS扫描激光雷达，扫描相应平面并采集N帧扫描数据；标定每一帧数据中的延迟时间误差，对每一帧数据获取的时间误差求平均值，该平均值即为系统延迟时间误差。可利用任意非平面目标来标定MEMS微镜与激光器之间的同步时间误差，可以利用任意平面来标定出射脉冲和接收回波信号之间的系统延迟时间误差。用于扫描激光雷达系统的时间误差的标定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113031003A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110333307.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S17/894 , G01S7/481 , G01S7/4865
Abstract: 基于MEMS微镜的全景光学系统、全景扫描系统及成像系统，属于光学成像技术领域。为了解决现有的扫描型激光雷达中MEMS微镜的扫描角度小问题。基于MEMS微镜的全景光学系统，包括一个圆柱体状的折反式全景棱镜，圆柱体中心设置有通孔，且圆柱体内设有圆锥形空间，圆锥形空间的高度小于圆柱体的高度，圆锥形空间与通孔相连通，圆锥形空间与圆柱体轴线重合，且圆锥形空间的最大扩口面为圆柱体未设有圆锥形空间时的一个端面；圆锥形空间沿轴线的切面的底角为36.5°。基于MEMS微镜的全景光学系统还包括一个斜圆台形补偿棱镜；斜圆台形补偿棱镜呈斜圆台形状，其三个侧面为平面，一个侧面为曲面。主要用于扫描型激光雷达中MEMS微镜的扫描和成像。
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公开(公告)号：CN112308803A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011345050.5
申请日：2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的自监督低照度图像增强及去噪方法，属于数字图像处理领域。本发明为解决现有基于深度学习的自监督低照度图像增强方法难以抑制噪声及无法直接调节增强图像对比度的问题。本发明包含一个自监督低照度图像增强网络和用于噪声抑制的正则项，该网络可以和现有的任意对比度调节方法如Gamma变换结合，实现网络自监督的训练，噪声抑制正则项可以用于网络训练时的损失函数以使得网络具有噪声抑制能力。本发明可在增强低照度图像对比度和亮度的同时，保留颜色和细节信息，并显著抑制噪声。本发明可以用于低照度图像的增强及去噪。
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公开(公告)号：CN111402145A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010097457.4
申请日：2020-02-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的自监督低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。本发明为解决现有的低照度图像增强方法存在的效果差、泛化能力差的问题，以及现有深度学习方法中对低照度-正常照度数据集依赖程度高等问题。本发明针对低照度图像增强网络，采集任意数量低照度图像数据，提取低照度图像的最大值通道图像做直方图均衡化；以直方图均衡化后最大值通道图像作为监督，结合Retinex理论和照度图像I平滑的假设构建损失函数，训练图像增强网络。本发明可以显著增强低照度图像的亮度、对比度，并保留图像的细节和颜色信息。本发明用于低照度图像的增强。
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公开(公告)号：CN110163807A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910211765.2
申请日：2019-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于期望亮通道的低照度图像增强方法，涉及低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。为了解决现有的基于亮通道先验的低照度图像增强算法中求取透射率图像需要人为调节参数的问题，提出了基于期望亮通道的低照度图像增强算法。本发明首先收集HDR图像并对其进行统计，获取其最大值通道图像的分布直方图，作为增强后图像的期望亮通道直方图。其次，利用期望亮通道直方图对低照度图像的最大值通道图像进行直方图规定化处理，得到期望亮通道图像。然后，利用期望亮通道图像和大气成像方程求取透射率图像。最后，结合大气成像方程对低照度图像进行增强。本发明对不同亮度的低照度图像均有较好的增强效果，可以显著增强图像的亮度和对比度，使图像细节更加清晰。
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公开(公告)号：CN104181691A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410461046.3
申请日：2014-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G02B26/10
Abstract: 基于MEMS微镜折叠式的扫描光学系统，属于光学领域。解决了现有MEMS扫描系统，扫描视场角小的问题。它包括聚焦透镜组、MEMS微镜、f-θ透镜组和扩角透镜组；入射光经聚焦透镜组透射后，再经MEMS微镜反射后，入射至f-θ透镜组，经f-θ透镜组透射后，入射至扩角透镜组，经扩角透镜组扩角后的透射光与系统光轴的夹角为θ2，且f2小于f1；其中，θ1为经MEMS微镜反射的光与系统光轴的夹角，f2表示扩角透镜组的有效像方焦距，f1表示f-θ透镜组的焦距；所述的MEMS微镜的机械偏转角为[-4°,+4°]，夹角θ1的范围是[-8°,+8°]。本发明主要应用在光学扫描领域。
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