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公开(公告)号：CN117615068A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311615738.4
申请日：2023-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04N1/00 , H04N23/695 , G06T7/70
Abstract: 本发明涉及一种用于点云拼接的相机云台及其坐标变换方法，其解决现有点云拼接过程中，粗配准算法计算获得的变换矩阵精确度较低，使用手持式点云扫描设备进行相机位置变换过程中由于抖动造成获取的原始点云数据失真、影响粗配准算法计算获得变换矩阵的精确度的技术问题，其包括深度相机、相机固定座、R轴旋转滑台一、L型支架、R轴旋转滑台二、磁力座固定板和强力开关式磁力座。本发明广泛用于点云扫描设备技术领域。
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公开(公告)号：CN116612202A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310480349.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 一种基于低秩张量与布洛赫流形深度展开网络的磁共振指纹重建方法，本发明涉及磁共振指纹成像技术领域。本发明为了解决目前磁共振指纹成像中数据欠采样伪影降低成像质量的问题，以及为了提高重建图像的精度并缩短重建时间。本发明包括以下步骤：(1)获取磁共振指纹欠采样数据；(2)建立基于低秩张量与布洛赫流形约束的磁共振指纹重建模型；(3)建立迭代求解算法；(4)基于迭代求解算法构建深度展开网络；(5)利用已有数据训练网络，得到网络模型；(6)利用训练好的网络重建磁共振指纹图像。本发明可在高倍欠采样条件下，利用较少的采样数据重建高质量的磁共振指纹图像，并大幅缩短重建时间。
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公开(公告)号：CN113706418A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111040994.6
申请日：2021-09-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于光谱分离的长波红外遥感图像恢复方法，涉及长波红外遥感图像恢复技术领域。本发明的提出是为解决现有的长波红外遥感图像空间信噪比低的问题。具体包括：输入受噪声污染的长波红外遥感图像、中波红外图像和对应的可见光近红外遥感图像，并初始化参数；建立基于低秩约束和稀疏约束的中波红外光谱分离模型；引入辅助变量并构造光谱分离模型的代价函数，利用交替方向乘子法分别迭代求解各个辅助变量以及中波红外的辐射和反射分量；循环迭代直至满足收敛条件；获得中波红外的辐射和反射分量；将中波红外的辐射分量输入联合去噪模型，输出修复的长波红外图像。本发明去条带和死线的效果明显，并能恢复损失信息。
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公开(公告)号：CN112819949A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110167389.9
申请日：2021-02-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于结构化低秩矩阵的磁共振指纹图像重建方法，属于磁共振指纹成像领域，用以解决欠采样机制下磁共振指纹定量参数图像重建质量问题。本发明方法的技术要点包括利用磁共振指纹图像一阶偏导的傅里叶变换获取结构化低秩矩阵；根据结构化低秩约束和磁共振指纹图像的欠采样空间数据建立图像重建优化方程；利用迭代重加权最小二乘法和子空间映射求解图像重建优化方程；判断图像重建结果是否满足收敛条件和迭代终止条件，若满足则获取最终的图像重建数据；对图像重建数据做傅里叶逆变换获取三维重建指纹数据矩阵；将其与通过计算机仿真得到的字典进行匹配，获得重建定量参数图像。本发明可用于进一步提高欠采样机制下磁共振指纹图像的重建质量。
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公开(公告)号：CN108366258A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810435458.8
申请日：2018-05-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/30 , H04N19/154
Abstract: 一种用于可伸缩视频编码的快速帧内编码模式决策方法，涉及视频编码技术领域。本发明是为了解决现有针对可伸缩视频的快速帧内编码模式决策技术存在的相关性模型不能准确描述SHVC编码中帧内编码模式的相关性、缺少针对不同大小PU的快速帧内编码模式决策算法、缺乏针对RMD过程之后的编码过程所进行的优化、针对SHVC标准的快速帧内编码模式决策算法的性能较差等问题。本发明利用层间、时间和空间相关性，为增强层中不同大小的PU分别构造初始候选帧内编码模式列表；利用哈达玛代价值进一步减少候选帧内编码模式的数量，从而减少编码时间。实验证明，本发明可以明显减少编码时间但不会影响编码效率。本发明应用于可伸缩视频编码的帧内编码模式决策领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107991636A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711202158.7
申请日：2017-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R33/48 , G01R33/56 , G01R33/561
Abstract: 一种基于适应性结构低秩矩阵的快速磁共振图像重建方法，涉及磁共振成像技术领域，为提高重建图像质量。包括以下步骤：(1)获取部分k空间数据；(2)求取偏导，并构造托普利兹矩阵；(3)建立图像重建模型；(4)对托普利兹矩阵变形并进行特征值分解；(5)计算权重系数矩阵带入重建模型；(6)引入辅助变量和拉格朗日乘子，利用ADMM算法迭代求解；(7)判断重建结果是否满足收敛条件；(8)达到迭代次数获得最终磁共振图像，否则以当前迭代得到的重建图像更新托普利兹矩阵，返回步骤(4)继续操作。与一阶、二阶结构低秩和全变分方法相比，本发明能在相同的欠采样倍数下获得质量更高的重建图像。
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公开(公告)号：CN104768008B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510137002.X
申请日：2015-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/30 , H04N19/103 , H04N19/147
Abstract: 一种用于可伸缩视频编码的快速编码方法，涉及视频编码技术领域。为了解决现有可伸缩视频编码的快速编码技术存在的未能兼顾编码效率，未综合利用多种相关性等问题。通过探讨DCT系数的能量分布与宏块纹理同质性之间的关系，并利用最优化方法找到预测精度和运算时间减少量的最佳折中。研究了图像运动信息与编码模式之间的关系，通过利用基本层的信息以及相邻宏块的上下文信息，本发明显著减少参与Lagrangian率失真计算的候选模式数量，从而减少编码时间。实验证明，本发明可以在不损失编码器编码效率的前提下，极大地减少编码时间。相比于当前最先进的SVC快速算法，本发明需要更少的编码时间，但是可以获得和其他算法非常相似的率失真性能。
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公开(公告)号：CN104796703B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510191379.3
申请日：2015-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/30 , H04N19/103
Abstract: 基于预测模式率失真分析的可伸缩视频编码的码率控制方法，涉及可伸缩视频编码的码率控制方法。为了解决现有码率控制技术中率失真关系模型不能准确描述SVC标准的率失真关系的问题、现有的率失真模型未考虑基本层和增强层间的相互影响的问题以及缺乏联合基本层和增强层的率失真模型的问题。本发明对量化步长赋值后，选择最优编码模式对编码单元进行编码，存储增强层该编码单元的编码结果；计算基本层中第j帧中Γj＝B_MADactual,j‑B_MADpredicted,j；更新E_MADj＝a1×E_MADj‑1+a2+a3×Γj中的MAD预测模型的系数a1和a2；然后预测下一编码单元的E_MADj；更新RD模型系数后计算下一编码单元的目标编码比特数Rtxt；计算层间预测的量化步长和层内预测的量化步长直至完成所有编码单元的编码。本发明适用于可伸缩视频编码的码率控制领域。
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公开(公告)号：CN113706418B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111040994.6
申请日：2021-09-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于光谱分离的长波红外遥感图像恢复方法，涉及长波红外遥感图像恢复技术领域。本发明的提出是为解决现有的长波红外遥感图像空间信噪比低的问题。具体包括：输入受噪声污染的长波红外遥感图像、中波红外图像和对应的可见光近红外遥感图像，并初始化参数；建立基于低秩约束和稀疏约束的中波红外光谱分离模型；引入辅助变量并构造光谱分离模型的代价函数，利用交替方向乘子法分别迭代求解各个辅助变量以及中波红外的辐射和反射分量；循环迭代直至满足收敛条件；获得中波红外的辐射和反射分量；将中波红外的辐射分量输入联合去噪模型，输出修复的长波红外图像。本发明去条带和死线的效果明显，并能恢复损失信息。
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公开(公告)号：CN118172435A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410410486.X
申请日：2024-04-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T11/00 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 一种基于快速扩散模型的磁共振图像重建方法及系统，本发明涉及磁共振图像欠采样重建领域。本发明为了解决目前磁共振成像中数据欠采样伪影混叠降低成像质量的问题，以及为了提高重建图像的精度并缩短重建时间，解决了扩散模型方法推理缓慢的问题。本发明包括以下步骤：(1)获取磁共振全采样真实训练数据；(2)建立基于扩散模型方法的重建模型；(3)建立图像重建快速推理流程；(4)利用已有数据训练扩散模型，得到扩散先验；(5)利用训练好的扩散先验及推理流程重建欠采样磁共振图像。本发明可在高倍欠采样条件下，利用较少的采样数据重建高质量的磁共振图像，并大幅缩短重建时间。
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