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公开(公告)号：CN104766287A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510233113.0
申请日：2015-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于显著性检测的模糊图像盲复原方法，本发明涉及模糊图像盲复原方法。本发明是要解决现有技术对模糊核的估计不准确，导致复原图像质量并没有明显的改善以及不能准确设计出梯度值加权算法的问题，而提出的一种基于显著性检测的模糊图像盲复原方法。该方法首先进行基于图像亮度、颜色和方向的显著性检测，得到综合显著性图；其次利用显著性图生成反映图像中视觉显著部分的掩膜图像；然后利用掩膜图像对模糊图像的梯度图像进行过滤筛选，得到反映图像显著结构的梯度图像；最后利用经过筛选的梯度图像采用归一化稀疏正则化方法进行复原，得到模糊核和清晰图像的估计。本发明应用于模糊图像盲复原领域。
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公开(公告)号：CN105469413B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510938095.6
申请日：2015-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于归一化振铃加权的无参考模糊复原图像综合质量评估方法，本发明涉及无参考模糊复原图像综合质量评估方法。本发明是要解决复原图像质量评估方法无法全面、合理及有效地对模糊复原图像质量进行评估的问题。该方法是通过一、得到复原图像I；二、得到参考图像Ir；三、计算I和Ir的亮度相似度指标l(I,Ir)、c(I,Ir)和s(I,Ir)；四、计算图像I和Ir的梯度相似度指标；五、得到MGSSIM(I,Ir)；六、得到改进的无参考结构相似度指标INRSSM；七、归一化振铃度量指标NRM；八、生成复原图像质量振铃退化因子β；九、得到最终的复原图像质量评估指标RIAM等步骤实现的。本发明应用于无参考模糊复原图像综合质量评估领域。
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公开(公告)号：CN104408707B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410592425.6
申请日：2014-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种快速数字成像模糊鉴别与复原图像质量评估方法，本发明涉及模糊鉴别与复原图像质量评估方法。本发明是要解决现有方法实时性能差，不能对模糊图像和清晰图像进行有效鉴别，不能对图像复原结果进行有效评价，模糊复原处理后输出结果不稳定的问题，该方法是通过1获得梯度图像G(i,j)；2计算平均灰度梯度值；3获得梯度图像的统计分布信息；4对BIM进行阈值判定；5得到复原图像；6生成参考图像F1和D1；7计算参考图像和待评价图像的亮度相似度、对比度相似度和结构相似度；8计算g(F(i,j),F1)和g(D(i,j),D1)；9得到无参考图像评价指标；10对无参考图像评价指标进行判断；等步骤实现的。本发明应用于模糊鉴别与复原图像质量评估领域。
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公开(公告)号：CN104282003B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410597722.X
申请日：2014-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于梯度筛选的数字模糊图像盲复原方法，属于图像和视频处理技术领域。本发明解决了现有的方法对复杂运动的模糊核估计不准确，需要先验运动形式这一缺陷，同时解决归一化稀疏正则化盲复原方法对具有较多细节的图像复原效果较差的问题。本发明的技术方案为：输入的图像经过双边滤波、冲击滤波，梯度筛选剔除小梯度幅值细节信息，归一化稀疏正则化盲复原，最后输出清晰图像。本发明可应用于民用照相摄像、智能视频监控、智能安防、光学成像遥感、军事成像侦察和导弹成像制导等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105469413A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510938095.6
申请日：2015-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/30168
Abstract: 一种基于归一化振铃加权的无参考模糊复原图像综合质量评估方法，本发明涉及无参考模糊复原图像综合质量评估方法。本发明是要解决复原图像质量评估方法无法全面、合理及有效地对模糊复原图像质量进行评估的问题。该方法是通过一、得到复原图像I；二、得到参考图像Ir；三、计算I和Ir的亮度相似度指标l(I,Ir)、c(I,Ir)和s(I,Ir)；四、计算图像I和Ir的梯度相似度指标；五、得到MGSSIM(I,Ir)；六、得到改进的无参考结构相似度指标INRSSM；七、归一化振铃度量指标NRM；八、生成复原图像质量振铃退化因子β；九、得到最终的复原图像质量评估指标RIAM等步骤实现的。本发明应用于无参考模糊复原图像综合质量评估领域。
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公开(公告)号：CN104408707A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410592425.6
申请日：2014-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T5/003 , G06T2207/30168
Abstract: 一种快速数字成像模糊鉴别与复原图像质量评估方法，本发明涉及模糊鉴别与复原图像质量评估方法。本发明是要解决现有方法实时性能差，不能对模糊图像和清晰图像进行有效鉴别，不能对图像复原结果进行有效评价，模糊复原处理后输出结果不稳定的问题，该方法是通过1获得梯度图像G(i,j)；2计算平均灰度梯度值；3获得梯度图像的统计分布信息；4对BIM进行阈值判定；5得到复原图像；6生成参考图像F1和D1；7计算参考图像和待评价图像的亮度相似度、对比度相似度和结构相似度；8计算g(F(i,j),F1)和g(D(i,j),D1)；9得到无参考图像评价指标；10对无参考图像评价指标进行判断；等步骤实现的。本发明应用于模糊鉴别与复原图像质量评估领域。
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公开(公告)号：CN104282003A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410597722.X
申请日：2014-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于梯度筛选的数字模糊图像盲复原方法，属于图像和视频处理技术领域。本发明解决了现有的方法对复杂运动的模糊核估计不准确，需要先验运动形式这一缺陷，同时解决归一化稀疏正则化盲复原方法对具有较多细节的图像复原效果较差的问题。本发明的技术方案为：输入的图像经过双边滤波、冲击滤波，梯度筛选剔除小梯度幅值细节信息，归一化稀疏正则化盲复原，最后输出清晰图像。本发明可应用于民用照相摄像、智能视频监控、智能安防、光学成像遥感、军事成像侦察和导弹成像制导等领域。
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公开(公告)号：CN104615130B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510098333.7
申请日：2015-03-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于时间采样的机电伺服系统位置域周期性干扰的抑制方法，属于伺服控制技术领域。本发明解决了现有的机电伺服控制系统中存在的位置域周期性干扰严重影响设备精度的问题。技术要点为：机电伺服系统被控对象频率特性测试及建模；对得到的被控对象模型设计镇定控制器；利用带有镇定控制器的闭环系统，对机电伺服系统位置域周期性干扰进行测试，得到位置域周期性干扰的频率及幅值；根据测得的位置域周期性干扰的频率，设计位置域重复控制器，并将位置域重复控制器离散化；重复控制器参数整定及低通滤波器设计；将经过离散化的重复控制器嵌入到机电伺服系统，达到位置域周期性干扰抑制的目的。本发明方法适用于抑制机电伺服系统位置域周期性干扰。
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公开(公告)号：CN104615130A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510098333.7
申请日：2015-03-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G05B23/0218
Abstract: 基于时间采样的机电伺服系统位置域周期性干扰的抑制方法，属于伺服控制技术领域。本发明解决了现有的机电伺服控制系统中存在的位置域周期性干扰严重影响设备精度的问题。技术要点为：机电伺服系统被控对象频率特性测试及建模；对得到的被控对象模型设计镇定控制器；利用带有镇定控制器的闭环系统，对机电伺服系统位置域周期性干扰进行测试，得到位置域周期性干扰的频率及幅值；根据测得的位置域周期性干扰的频率，设计位置域重复控制器，并将位置域重复控制器离散化；重复控制器参数整定及低通滤波器设计；将经过离散化的重复控制器嵌入到机电伺服系统，达到位置域周期性干扰抑制的目的。本发明方法适用于抑制机电伺服系统位置域周期性干扰。
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