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公开(公告)号：CN102651145A
公开(公告)日：2012-08-29
申请号：CN201210099633.3
申请日：2012-04-06
Abstract: 股骨三维模型可视化方法，涉及图像处理领域，它为了解决现有采用直接数字X光图像DR无法获取三维空间信息，而采用CT由于体积庞大不适于在突发情况下的骨折影像显示的问题，它包括以下步骤：步骤一、建立通用股骨三维模型；步骤二、对待建模的股骨正位DR图像和股骨侧位DR图像进行预处理；步骤三、确定正位图像的配准变换关系，确定侧位图像的配准变换关系；步骤四、实现待建模的股骨的三维姿态估计，完成股骨三维模型姿态的可视化。本发明利用双平面DR图像实现股骨的三维模型可视化，成像迅速。适用于股骨三维影像显示。
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公开(公告)号：CN102651145B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201210099633.3
申请日：2012-04-06
Abstract: 股骨三维模型可视化方法，涉及图像处理领域，它为了解决现有采用直接数字X光图像DR无法获取三维空间信息，而采用CT由于体积庞大不适于在突发情况下的骨折影像显示的问题，它包括以下步骤：步骤一、建立通用股骨三维模型；步骤二、对待建模的股骨正位DR图像和股骨侧位DR图像进行预处理；步骤三、确定正位图像的配准变换关系，确定侧位图像的配准变换关系；步骤四、实现待建模的股骨的三维姿态估计，完成股骨三维模型姿态的可视化。本发明利用双平面DR图像实现股骨的三维模型可视化，成像迅速。适用于股骨三维影像显示。
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公开(公告)号：CN119964999A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510370758.2
申请日：2025-03-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种四核银簇修饰具有多活性位点的硅钨酸晶体材料。本发明的目的是要解决一些多酸基晶体材料作为超级电容器电极材料在溶液中稳定性差，导电性能不高的问题，提供一种可以提高多酸类材料电容性能，并作为超级电容器电极材料。本发明的一种四核银簇修饰具有多活性位点的硅钨酸晶体材料的化学式为Ag4H(tmbta)4(SiWVWVI11O40)，其中tmbta为1‑三氮唑‑1亚甲基‑1H‑苯并三氮唑。制备方法为将硅钨酸、硝酸银和tmbta加入到蒸馏水中搅拌均匀，调节pH值，在温度为140℃下反应4天，获得一种四核银簇修饰具有多活性位点的硅钨酸晶体材料，并将该晶体材料制备成电极材料。在7A·g‑1电流密度下比电容值为203F·g‑1。为构建新颖导电网络结构以提高多酸基晶体材料的超电性能提供了一条技术路线。
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公开(公告)号：CN101826208A
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN201010155194.4
申请日：2010-04-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 支持向量机与区域增长相结合的图像分割方法。经典的区域增长算法进行图像分割时通常需要手动选取种子点而且生长规则确定困难；典型的分类方法(如支持向量机)进行图像分割时需要对图像中的每个像素点进行特征提取并使用分类器判别，因此分割速度通常较慢。本发明的方法步骤为：(1)选取样本训练分类器；(2)自动选取种子点；(3)使用支持向量机判别进行区域增长；(4)进行后处理。本发明用于同一类图像的自动分割。
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公开(公告)号：CN105445650A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510997268.1
申请日：2015-12-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R31/316
CPC classification number: G01R31/316
Abstract: 多软故障维纳特征的分层智能优化选择方法.模拟电路在混合电路中的比例越来越小，但是模拟电路不可取代，与具体过程相连接的环节必需用到模拟电路。本发明的方法包括如下步骤：（1）对待诊断的电路进行故障状态进行分类;（2）求出上述N种状态的前m阶维纳核；（3）取一组维纳核函数的自变量，选择出各故障状态对应的前m阶维纳核的特征值，并按照一定的规律构成特征矢量，共有N个特征矢量；（4）将这N个特征矢量的集总欧氏距离作为评价函数，（5）对得到的最优故障状态特征矢量间的距离进行判别，分层选择特征，以提高诊断准确率。本发明用于多软故障维纳特征的分层智能优化选择。
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Patent Agency Ranking
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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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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