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公开(公告)号：CN112949656A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110237861.1
申请日：2021-03-03
Abstract: 本发明公开了一种水下地形匹配定位方法、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：通过孪生特征网络对实时区域与搜索区域进行特征提取，计算并生成相关性特征；构建权重网络，对所述实时区域与所述搜索区域之间各通道的所述相关性特征进行权重分配并融合，生成相似性响应图；通过多峰模式检测所述相似性响应图；若所述相似性响应图满足预设条件，则计算并输出最终坐标；本发明解决现有技术中不能很好地表达图像的早期特征，且无法适用于由水下高程数据转化的灰度地形图像的精确定位的问题；实现了增强网络输出特征的表达能力，以及提高定位结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN109361376A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811409336.8
申请日：2018-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H03H9/30
Abstract: 一种高阶累积量的高精度时延估计方法，属于信号处理领域。本发明包括以下步骤：对两路接收信号进行互相关处理和自相关处理；对自相关处理和互相关处理的输出做高阶累积量一维切片运算；将高阶累积量一维切片中相对应的两个变量设置为零并将另外一个对应的变量当做时间，获得两个时域信号；对两个时域信号做互相关运算，获得时延信息；对上一步互相关运算的输出做希尔伯特变换并取绝对值；锐化相关峰；进行峰值检测，得到高精度时延信息。本方法通过对噪声的多级抑制，有效地抑制了高斯白噪声、相关噪声及非高斯色噪声等多种噪声，提高接收信号的信噪比，非常适用于多种噪声存在的背景下低信噪比信号的高精度时延估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112950590B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110237863.0
申请日：2021-03-03
Abstract: 本发明公开了一种地形图像适配性分析方法、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取待分析地形图像；基于预设图像分割算法对所述待分析地形图像进行分割处理，得到超像素集合；基于所述超像素集合中的超像素分析所述待分析地形图像的适配性；所述适配性用于确定是否将所述待分析地形图像对应的实际地形数据与基准地形数据进行匹配。本发明避免了直接通过像素点来分析待分析地形图像的适配性，从而降低了分析过程的复杂度。
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公开(公告)号：CN112949656B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110237861.1
申请日：2021-03-03
Abstract: 本发明公开了一种水下地形匹配定位方法、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：通过孪生特征网络对实时区域与搜索区域进行特征提取，计算并生成相关性特征；构建权重网络，对所述实时区域与所述搜索区域之间各通道的所述相关性特征进行权重分配并融合，生成相似性响应图；通过多峰模式检测所述相似性响应图；若所述相似性响应图满足预设条件，则计算并输出最终坐标；本发明解决现有技术中不能很好地表达图像的早期特征，且无法适用于由水下高程数据转化的灰度地形图像的精确定位的问题；实现了增强网络输出特征的表达能力，以及提高定位结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN112950590A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110237863.0
申请日：2021-03-03
Abstract: 本发明公开了一种地形图像适配性分析方法、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取待分析地形图像；基于预设图像分割算法对所述待分析地形图像进行分割处理，得到超像素集合；基于所述超像素集合中的超像素分析所述待分析地形图像的适配性；所述适配性用于确定是否将所述待分析地形图像对应的实际地形数据与基准地形数据进行匹配。本发明避免了直接通过像素点来分析待分析地形图像的适配性，从而降低了分析过程的复杂度。
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公开(公告)号：CN112489093A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011316612.3
申请日：2020-11-19
Abstract: 本发明公开一种声呐图像配准方法，所述方法包括以下步骤：获取目标区域的声呐图像；在所述声呐图像中截取出敏感区域对应的敏感区图像；将所述敏感区图像与基准图像进行第一互信息配准运算，获得敏感区图像的区域配准结果；根据所述区域配准结果，获得所述声呐图像的配准结果。本发明还公开了一种声呐图像配准装置、终端设备以及存储介质。采用本发明的声呐图像配准方法，数据运算量较低，时间耗费较少。
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公开(公告)号：CN111626966A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010638940.9
申请日：2020-07-07
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种声呐图像的去噪模型训练方法，所述声呐图像的去噪模型训练方法包括以下步骤：获取作为训练图像的多个第一声呐图像，并对各个所述第一声呐图像进行分割得到多个第一子图像；在各个所述第一子图像中确定满足平滑条件的第一子图像以确定为平滑区域，所述平滑区域为无回波的图像；确定每个所述平滑区域对应的增广的噪声空间，以作为训练样本；根据各个所述训练样本对预设模型进行训练得到声呐图像的去噪模型。本发明还公开一种声呐图像的去噪模型训练装置和可读存储介质。本发明通过去噪模型能够准确的对声呐图像进行去噪。
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