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公开(公告)号：CN102609904B
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201210007379.X
申请日：2012-01-11
Applicant: 云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 双变量非局部平均滤波X射线图像消噪方法，本发明特征是，方法为：1)模糊消噪窗的选择方法2)双变量模糊自适应非局部平均滤波算法。本发明的有益效果为，为了更好的消除工业X射线扫描图像中存在的未知量子噪声的影响，提出了将不易处理的量子噪声模型转为常见的高斯加性噪声模型，运用模糊运算选择滤波器窗口的大小，寻找使误差函数最小的相关权值矩阵的双变量模糊自适应非线性平均滤波的X射线图像消噪方法。在本发明中，引入粒子群优化滤波参数，进而局部重建权值矩阵，降低了局部相关性对样本数据的影响，提高了算法收敛速度，提高了工业X射线扫描图像去噪处理的速度和精度，适用于对噪声模型不确定的X射线扫描图像的处理。
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公开(公告)号：CN102609904A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210007379.X
申请日：2012-01-11
Applicant: 云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 双变量非局部平均滤波X射线图像消噪方法，本发明特征是，方法为：1)模糊消噪窗的选择方法；2)双变量模糊自适应非局部平均滤波算法。本发明的有益效果为，为了更好的消除工业X射线扫描图像中存在的未知量子噪声的影响，提出了将不易处理的量子噪声模型转为常见的高斯加性噪声模型，运用模糊运算选择滤波器窗口的大小，寻找使误差函数最小的相关权值矩阵的双变量模糊自适应非线性平均滤波的X射线图像消噪方法。在本发明中，引入粒子群优化滤波参数，进而局部重建权值矩阵，降低了局部相关性对样本数据的影响，提高了算法收敛速度，提高了工业X射线扫描图像去噪处理的速度和精度，适用于对噪声模型不确定的X射线扫描图像的处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103995950A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410013070.0
申请日：2014-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院 , 云南电网公司技术分公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于工业信号处理领域，具体涉及一种基于空域相关修正阈值的变小波系数局部放电信号消噪方法。本发明包括：对含有白噪声的局部放电信号进行小波变换；提取小波系数初值和估计值；求取尺度相关系数；归一化后得到相关值；记录离散小波变换，得到去噪后的信号。在本发明中，对小波阈值选择方法进行了改进，引入空域相关优化局部重建权值矩阵，从而降低了噪声点对样本数据的影响，提高了算法收敛速度，提高了局部放电信号消噪速度和精度。
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公开(公告)号：CN101162525A
公开(公告)日：2008-04-16
申请号：CN200710144696.5
申请日：2007-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于Mean Shift和人工鱼群智能优化的人体多关节特征跟踪方法。首先基于目标模型的颜色分布特征，根据前一帧图像的信息利用人工鱼群智能优化算法得到被跟踪人体多关节特征目标在当前帧的优化位置，然后根据目标模型的颜色分布特征运用Mean Shift迭代算法在其优化位置的领域内进行目标搜索，其中与目标模型颜色分布最相似的候选目标即为被跟踪目标。本发明对传统Mean Shift进行了改进，引入人工鱼群智能优化候选目标区域，实现了对人体多关节特征目标的准确跟踪。
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公开(公告)号：CN106709868A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611150495.1
申请日：2016-12-14
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06T3/0068 , G06T3/4038
Abstract: 本发明是关于一种图像拼接方法及装置，包括：获取旋转摄像头连续拍摄的多张图像；确定所述多张图像中待拼接的相邻图像，其中，所述相邻图像为拍摄空间重叠的两张图像；对所述相邻图像进行图像配准，获得所述相邻图像的变换矩阵；根据所述变换矩阵，将所述相邻图像进行图像融合，获得拼接图像；对所述拼接图像进行弧形畸变校正，获得全景图像。本发明实施例提供的图像拼接方法，对于获取的旋转摄像头连续拍摄的图像，先确定待拼接图像的相邻图像，对相邻图像进行图像配准和图像融合，获得拼接图像，对拼接图像的弧形畸变进行校正，从而使获得的全景图像没有弧形畸变，视觉效果好。
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公开(公告)号：CN106651791A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611039904.0
申请日：2016-11-21
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/20201
Abstract: 本发明提供的单幅运动模糊图像恢复方法包括：建立运动模糊图像退化过程的数学模型；对所述运动模糊图像进行二维傅里叶变换，得到频谱图；将所述频谱图进行中心化处理，得到明暗相间条纹；根据所述明暗相间条纹获得模糊参数，所述模糊参数包括模糊长度和模糊角度；对所述运动模糊图像的边界处进行最优窗处理；根据所述数学模型和所述模糊参数对最优窗处理后的所述运动模糊图像进行维纳滤波，得到复原后的所述运动模糊图像。本发明提供的单幅运动模糊图像恢复方法能够有效识别运动模糊图像中的细节问题，因而具有价高的精度和较好的复原性，能够很好的应用于不能重复拍摄的场景。
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公开(公告)号：CN106683040A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611052420.X
申请日：2016-11-21
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于NCC算法的红外全景图像拼接方法，该方法是对现有NCC方法的改进，改进后的方法通过对模板图像进行灰度聚类，使得图像特征弱化，进而大幅减少运算量；使用差分求和法确定聚类图像在检索范围内的最大相似性度量值能够使得计算量大幅度下降，从而提高运算速度；在进行模板匹配时，只需检索原始图像的部分区域就可计算出图像的大致重叠区域，消除NCC算法进行模板匹配的过程中需要对每次模板移动进行相似性计算，从而克服出现模板移动过程中重叠区域的重复计算和模板像素特征数过多造成匹配过程的冗余计算的缺点，进而提高红外全景图像的拼接速度。
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