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公开(公告)号：CN118758448A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410951832.5
申请日：2024-07-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01K11/32 , G01K15/00 , G02F1/21 , G02F1/00 , G02B6/02 , G02B6/028 , G02B6/122 , G02B5/18 , G02B6/293
Abstract: 一种基于光纤马赫‑曾德尔干涉的温度传感器及传感方法，它属于光纤传感技术领域。本发明解决了现有传感器不能同时实现高灵敏度、温度补偿和高度集成化的问题。本发明在传感臂内采用由第一单模光纤、第一多模光纤、锥形单模光纤、第二多模光纤、第二单模光纤、第一光纤布拉格光栅和第一法布里‑珀罗腔组成的复合光纤结构，通过在锥形单模光纤的敏感区引入稀土掺杂和二氧化钛纳米薄膜溅射，显著提高了传感器的灵敏度。在参考臂上集成光纤布拉格光栅和法布里‑珀罗腔，通过传感臂和参考臂形成双臂复合马赫‑曾德尔干涉仪，实现对环境温度缓变和快变的双重补偿。本发明方法可以应用于光纤传感技术领域。
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公开(公告)号：CN115937016B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211349133.0
申请日：2022-10-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种保证图像细节的对比度增强方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了现有对比度增强算法对图像视觉效果的提升能力有限，且易模糊图像细节的问题。本发明首先构建一个非线性全局灰度映射函数，将灰度范围分解为3个区间，分别统计这3个区间内出现概率最大的灰度值处的累计概率分布。将每个灰度区间内出现概率最大的灰度值以及该值对应的累计概率分布作为已知的数据点，通过牛顿迭代法对非线性全局灰度映射函数中的未知参数进行估计，从而利用全局灰度映射函数的表达式对待增强图像进行全局灰度映射；其次，将细节增强问题转化对全局灰度映射加入一个细节补偿项，细节补偿项由迭代算法确定。本发明方法可以应用于图像处理技术领域用。
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公开(公告)号：CN115937016A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211349133.0
申请日：2022-10-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种保证图像细节的对比度增强方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了现有对比度增强算法对图像视觉效果的提升能力有限，且易模糊图像细节的问题。本发明首先构建一个非线性全局灰度映射函数，将灰度范围分解为3个区间，分别统计这3个区间内出现概率最大的灰度值处的累计概率分布。将每个灰度区间内出现概率最大的灰度值以及该值对应的累计概率分布作为已知的数据点，通过牛顿迭代法对非线性全局灰度映射函数中的未知参数进行估计，从而利用全局灰度映射函数的表达式对待增强图像进行全局灰度映射；其次，将细节增强问题转化对全局灰度映射加入一个细节补偿项，细节补偿项由迭代算法确定。本发明方法可以应用于图像处理技术领域用。
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公开(公告)号：CN114463207B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210081971.8
申请日：2022-01-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00 , G06T9/00 , H04N19/182 , H04N19/186
Abstract: 基于全局动态范围压缩与局部亮度估计的色阶映射方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了传统色阶映射算法所重建出的LDR图像的质量差的问题。本发明首先将HDR图像全体像素划分为三类像素集合；其次对第一类像素进行全局动态范围压缩；再次对第二类像素进行局部亮度估计；从次对第三类像素进行局部亮度估计；最后将全部像素的亮度进行归一化从而得到色阶映射后的LDR图像。实验结果表明：通过本发明设计的算法重建出的LDR图像整体明暗分配合理，适于人眼观察且图像局部细节较为丰富，有效提高了重建出的LDR图像的质量。本发明方法可以应用于提高重建出的LDR图像的质量。
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公开(公告)号：CN116523777B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310420951.3
申请日：2023-04-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于全局色阶重建与局部细节增强的色阶映射方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了采用传统方法重建出的LDR图像存在细节弱化以及亮度分布不合理的问题。本发明方法首先通过全局动态范围压缩将HDR图像的亮度范围压缩到(0,1]区间内，再拉伸图像的全局对比度，最后利用迭代式局部细节增强算法对重建图像的细节进行增强。通过实验结果证明，本发明设计的色阶映射算法可以有效改善重建图像的细节和亮度分布，重建出图像质量较高的LDR图像。本发明方法可以应用于图像处理技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115937045A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310013865.0
申请日：2023-01-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种迭代式色阶重建方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了传统色阶重建方法无法保证重建图像的细节、纹理特征，以及无法保证重建图像与原始图像的视觉一致性的问题。本发明首先将所有像素划分为两组，再分别计算第一组像素和第二组像素的局部对比度，并通过全局色阶重建方法计算各个像素亮度的初值，最后基于设计的迭代算法不断重复估计第一组像素和第二组像素的亮度，直至满足迭代停止条件时，所获得的图像即为色阶重建后的LDR图像。通过本发明方法有效地重建出可以在常规显示器直接显示的LDR图像，且可以保证重建LDR图像的细节、纹理特征以及保证与原始图像的视觉一致性。本发明方法可以应用于对图像进行处理。
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公开(公告)号：CN113920587B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111284500.9
申请日：2021-11-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于卷积神经网络的人体姿态估计方法，它属于人体姿态估计技术领域。本发明解决了采用现有方法对人体姿态进行估计时，获得的估计结果不准确的问题。本发明首先设计一种全局卷积算法来增加CNN感受野、提取全局信息；然后利用构建的全局残差块替换残差网络中的残差块得到全局残差子网络，进而提高人体关键点的定位精度；最后，本发明设计了具备修复量化误差能力的量化误差优化子网络，以得到更高精度的关键点定位结果；进而获得了准确的人体姿态估计结果。本发明可以应用于对人体姿态进行估计。
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公开(公告)号：CN107256539B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201710438517.2
申请日：2017-06-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及图像锐化方法，具体涉及一种基于局部对比度的图像锐化方法，本发明为了解决现有的锐化掩模算法在图像高对比度的边缘会过度增强图像的对比度，从而造成锐化图像的边缘附近存在严重的灰度跳变区域，进而影响锐化图像主观效果的缺点，而提出一种基于局部对比度的图像锐化方法，首先通过RGB转YUV方法提取不包含彩色成分的亮度图像。其次提出一种图像锐化模型，对Y通道数据进行高斯滤波并且计算Y通道的Weber对比度；再次利用一个具有S形状的分段函数对Weber对比度进行拉伸，从而增强了图像的局部细节和纹理特性；最后，利用YUV转RGB方法，将锐化后的Y通道与未经处理的U、V通道数据转换为RGB图像，从而实现图像锐化。本发明适用于图像锐化工具。
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公开(公告)号：CN107358592A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710806854.2
申请日：2017-09-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种迭代式全局自适应图像增强方法。本发明为了解决现有的图像增强方法需要手动设置合理的参数，非常难于实现的缺点，而提出一种迭代式全局自适应图像增强方法，包括：输入RGB彩色图像。将RGB彩色图像转换为HSV数据。将HSV数据的V通道数据进行反gamma变换，得到校正后的图像数据。将校正后的数据作为迭代的初始值，进行低照度灰度拉伸，再进行高照度灰度拉伸。判断本次迭代与上一次迭代的迭代参数之差的绝对值是否小于等于预设的阈值，若是，则对迭代得到的结果进行gamma校正，若否，则返回上一步骤继续迭代。对gamma校正后的结果做RGB变化，并在显示器中进行显示。本发明适用于图像增强工具。
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公开(公告)号：CN107256539A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710438517.2
申请日：2017-06-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及图像锐化方法，具体涉及一种基于局部对比度的图像锐化方法，本发明为了解决现有的锐化掩模算法在图像高对比度的边缘会过度增强图像的对比度，从而造成锐化图像的边缘附近存在严重的灰度跳变区域，进而影响锐化图像主观效果的缺点，而提出一种基于局部对比度的图像锐化方法，首先通过RGB转YUV方法提取不包含彩色成分的亮度图像。其次提出一种图像锐化模型，对Y通道数据进行高斯滤波并且计算Y通道的Weber对比度；再次利用一个具有S形状的分段函数对Weber对比度进行拉伸，从而增强了图像的局部细节和纹理特性；最后，利用YUV转RGB方法，将锐化后的Y通道与未经处理的U、V通道数据转换为RGB图像，从而实现图像锐化。本发明适用于图像锐化工具。
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