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公开(公告)号：CN115641507A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211387533.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应多层级融合的遥感图像小尺度面目标检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：使用主干特征提取网络提取输入图像的浅层和深层的多层级特征图，下采样层级分别为4、8、16、32倍；步骤2：使用自适应融合权重的多层次特征提取架构实现对步骤1中不同下采样级数特征的融合；步骤3：选用融合后的下采样级数为4倍和8倍的高分辨率特征层进行目标位置和类别信息的预测，得到最终的检测结果。该方法能够实现对不同层级中语义和结构信息的有效融合，提高网络对小尺度目标的特征提取和检测定位能力，有效减少场景中虚警源对目标检测的干扰，从而实现遥感图像小尺度目标的高检测率、低虚警率的检测。
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公开(公告)号：CN113204909B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110624730.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种基于地基观测光度信号的卫星几何特征与姿态估计方法，包括：S1，建立地基观测条件下的卫星光度信号观测模型；S2，建立卫星的“几何‑姿态‑光度”数据库：S3，辨识卫星的几何模型和尺度；S4，建立被观测卫星的姿态运动学方程；S5，设置无损卡尔曼滤波器的初始参数；S6，将姿态运动学方程和卫星光度信号观测模型分别作为无损卡尔曼滤波算法的时间更新模型和观测更新模型，采用无损卡尔曼滤波算法对下一观测时刻卫星姿态参数进行更新估计；S7，将步骤S6估计的卫星姿态参数作为新的观测时刻卫星状态参数重复步骤S6，当卫星姿态参数估计值误差小于设定阈值或卫星超出观测范围时停止迭代，从而获得高精度的卫星姿态参数估计值。
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公开(公告)号：CN114137005A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111486350.X
申请日：2021-12-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N23/20 , G01N23/207
Abstract: 本发明公开了一种分布式多模衍射成像方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：根据应用需求设计分布式多模衍射成像系统，获取多视场、多谱段的时序图像；步骤二：对获取的多视场、多谱段的时序图像进行配准；步骤三：融合多视场、多谱段、多时相信息，实现超分辨率重建；步骤四：利用图像复原算法提升图像传递函数，去除非设计级次衍射光产生的背景辐射，得到高分辨率图像。本发明利用分布式排列的多个子衍射系统单独成像，且具有不同探测谱段，图像间存在亚像素偏移，获取多视场、多谱段、多时相图像数据后，通过融合、超分、复原算法最终获取高分辨率图像，具有高分辨率、轻量化、成本低等优势，为高分辨率光学卫星载荷跨越式发展提供了技术途径。
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公开(公告)号：CN109697431B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201811641904.7
申请日：2018-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于高光谱图像的弱小目标检测方法，具体方案如下，步骤一：利用信杂比进行目标可探测性分析，通过计算不同谱段目标相对其邻域背景的信杂比，优选出目标与背景具有的差异性由大到小的若干个谱段；步骤二：在优选的目标与背景间差异性最大的谱段进行弱小目标提取，利用多结构元素数学形态学方法抑制背景，通过自适应阈值分割得到若干个疑似目标；步骤三：利用优选探测谱段光谱信息，将不同场景中目标与背景的混叠光谱作为目标位于不同场景时的标准光谱，基于光谱角匹配原理，计算疑似目标和所处背景的混叠光谱与标准光谱的相似度，实现对弱小目标的确认。本发明属于目标探测与识别技术领域，可实现复杂环境背景中远距离弱小目标的高效确认。
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公开(公告)号：CN113204909A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110624730.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种基于地基观测光度信号的卫星几何特征与姿态估计方法，包括：S1，建立地基观测条件下的卫星光度信号观测模型；S2，建立卫星的“几何‑姿态‑光度”数据库：S3，辨识卫星的几何模型和尺度；S4，建立被观测卫星的姿态运动学方程；S5，设置无损卡尔曼滤波器的初始参数；S6，将姿态运动学方程和卫星光度信号观测模型分别作为无损卡尔曼滤波算法的时间更新模型和观测更新模型，采用无损卡尔曼滤波算法对下一观测时刻卫星姿态参数进行更新估计；S7，将步骤S6估计的卫星姿态参数作为新的观测时刻卫星状态参数重复步骤S6，当卫星姿态参数估计值误差小于设定阈值或卫星超出观测范围时停止迭代，从而获得高精度的卫星姿态参数估计值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109407311B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201811626144.2
申请日：2018-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相位差异法的衍射光学成像系统波前反演算法，所述算法包括如下步骤：步骤一：建立包含衍射光学成像系统衍射效率和空间移变特性的衍射光学成像特性表征模型；步骤二：基于最大似然方法建立针对衍射光学成像系统的相位差异波前反演模型；步骤三：基于标量衍射理论推导离焦衍射位相表达式及离焦衍射效率表征模型；步骤四：针对衍射成像的空间移变特性，基于等晕区分块思想对焦面空变退化图像和离焦面空变退化图像进行分块处理；步骤五：利用基于模拟退火的粒子群算法对相位差异波前反演模型进行全局最优化求解，输出不同视场对应波前信息。本发明可为未来超大口径薄膜衍射光学成像系统的空间应用提供支持。
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公开(公告)号：CN105741245A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610066218.6
申请日：2016-01-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/009 , G06T2207/10004 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度变换的自适应对比度增强算法，其包括如下步骤：步骤1：通过建立对比度增强阈值与图像灰度动态范围间的函数关系，实现阈值的自适应选取；步骤2：根据对比度增强阈值和图像特性，确定不同灰度动态图像对比度增强所需的增益系数；步骤3：基于步骤1和2得出的对比度增强阈值和增益系数，对输入图像进行灰度线性变换；步骤4：结合灰度变换后的图像特性进一步修正其灰度动态范围，并调整图像亮度。本发明适用于自适应增强灰度图像以及彩色图像的对比度，使图像对比度增强、更加清晰、色调更加鲜明，有效地提高图像的视觉效果。
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公开(公告)号：CN119559499A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411593334.4
申请日：2024-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于多模型集成和渐进式预测的遥感图像目标检测识别方法，属于目标探测与识别技术领域。方法如下：将数据集分成训练集和验证集，将训练集训练得到输入数据；将输入数据输入网络中获得不同层级的特征图，将不同层级的特征图输入到网络上，得到模型A；将输入数据输入网络中得到高层次的特征图，将高层次的特征图输入到网络上，得到模型B；使用模型A和模型B构建多模型集成预测框架，输出目标检测识别结果。本发明在网络训练过程中充分结合了多样性训练增广策略以获取更为多样性的训练样本，提升模型泛化能力；相较于单一模型预测可提升mAP 10％以上，能够充分挖掘现有检测方法对于遥感目标检测识别的潜力。
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公开(公告)号：CN119478349A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411508588.1
申请日：2024-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度自注意力运动背景建模的红外小目标检测方法，从红外序列图像中选取连续多帧作为模型输入，利用骨干网络提取图像特征，通过跨尺度自注意力编码结构对网络多尺度全局特征进行充分挖掘以建模时序图像的全局背景；将包含最细粒度信息的最浅层特征分组加权以形成分组查询，并采用跨尺度迭代解码的方式形成最终查询，以此保留更多的目标细节且更充分的抑制运动背景；通过检测头生成置信度图，并采用阈值分割方法得到最终的检测结果。多尺度自注意力编码网络能够实现序列图像背景全局特征和目标局部特征的融合，多尺度自注意力解码网络能够增强解码过程中查询向量的多帧细节信息，提升运动背景建模和目标特征表达的能力。
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公开(公告)号：CN114581349B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202210158227.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种基于辐射特性反演的可见光图像与红外图像融合方法，属于光学图像处理技术领域，具体包括以下步骤：步骤一：利用多谱段可见光图像反演计算场景中地物全谱段反射特性；步骤二：利用红外图像反演计算场景中地物热辐射特性；步骤三：将地物全谱段反射特性、地物热辐射特性融合得到高分辨率的红外场景，通过全链路仿真重构红外图像；步骤四：建立真实高分辨率红外图像与实测低分辨率红外图像间退化关系，利用实测红外图像对重构仿真结果进行修正，得到高保真的高分辨率红外图像。本发明能够为地表分析、环境监测、灾害防控等提供高分辨率图像数据，同时为相关检测识别方法研究提供特性先验与数据输入。
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