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公开(公告)号：CN101247184B
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN200810064110.9
申请日：2008-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种用于水下机器人的通信转发系统。系统以水下机器人为工作载体，其组成包括：电子耐压舱(1)、收发合置换能器(9)、连接电子耐压舱(1)与收发合置换能器(9)的水密电缆(11)和连接电子耐压舱(1)与水下机器人(10)的水密电缆(12)。本发明系统集成度高、性能可靠、低功耗实时运行，能够为智能水下机器人提供无缆移动通信服务、为其他水下通信节点提供信息的转发服务，可以在远距离完成高可靠性低速通信传输，在近距离完成大量多媒体数据处理与高速传输，并且系统嵌入实时操作系统，实现本系统的智能任务调度及与水下机器人的系统对接。
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公开(公告)号：CN101246552B
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN200810064063.8
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种基于图像处理技术的椭圆与矩形目标识别方法。由于形状本身的相似性，椭圆和矩形的分类识别是数字图像处理技术的经典难题之一。本发明采用的方法的核心是，首先求出目标区域与边界框的几何中心、面积、周长等参数；利用目标区域与边界框的中心偏差距离这一特征区分高度对称区域和非高度对称区域；对于高度对称区域，再利用目标区域与边界框的面积差异和周长差异组成特征矢量进行矩形和椭圆的识别。该方法具有运算速度快、识别准确率高的特点。本发明同时给出了各特征的统计曲线和仿真处理结果。
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公开(公告)号：CN101236652A
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200810064061.9
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种用于计算二值图像无孔区域周长的方法。首先将各无孔区域进行标号，计算各无孔区域的边界像素点个数，然后分别计算各无孔区域周长。在计算各无孔区域周长的过程中，当前边界点如果其8－邻域内没有边界点时要判断已扫描过的像素点数是否等于该区域的边界点像素个数，以防止错误的结束扫描而得到错误的计算结果。
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公开(公告)号：CN108460773B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810165088.0
申请日：2018-02-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于偏移场水平集的声纳图像分割方法，属于数字图像处理领域，包含如下步骤：对源图像进行多尺度分解，得到低频子带图像；根据低频子带图像，结合马尔可夫四邻域模型，估计马尔可夫四邻域模型参数；将马尔可夫四邻域模型参数重新代入低频子带图像，得到局部纹理图像；根据原始偏移场水平集理论，推导出三相模型偏移场水平集理论；用局部纹理图像代替源图像代入，构造改进的偏移场水平集模型的能量函数，最小化改进的偏移场水平集模型的能量函数，驱使轮廓收敛到区域边缘；输出分割结果。本发明能够有效抵抗声纳图像噪声干扰，准确地分割声纳图像中的三类区域，同时不增加计算量。
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公开(公告)号：CN105957084A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610297911.4
申请日：2016-05-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10132 , G06T2207/30212
Abstract: 本发明涉及的是数字图像处理技术领域。具体涉及一种利用点聚集特性的侧扫声纳目标探测方法。本发明包括：对侧扫声纳图像进行预处理；设定第一图像灰度初始阈值T；对侧扫声纳图像进行以阈值T进行分割，得到有效点；判断有效点个数是否在理想计算范围N以内，如果有效点个数在理想计算范围N以内，执行步骤(5)，如果有效点个数不在理想计算范围N以内，以S为速度提高阈值T，替代原有阈值，重新执行步骤(3)；得到有效点后，计算每个点的累积量。本发明提供了一种高效的分割出侧扫声纳图像中的目标的方法，对于含有构成海底强反射点的点状噪声和海底混响产生的云状噪声的侧扫声纳图像有着更好的分割效果，能够更有效的分割出聚集点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105787900A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610144175.9
申请日：2016-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T3/40 , G06T5/30 , G06T2207/20036 , G06T2207/20064 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明提供的是一种基于小波图像分解的侧扫声纳电源周期性噪声的去噪方法。将带噪声图像经小波变换得到小波分解系数，利用分解系数的阈值筛选噪声点位置，筛选出的位置经形态学以及空间变换等修正后，以邻近点像素值替代该位置像素值，其余点判别为非噪声点，像素值保持不变，至此完成小波分解图像去噪。针对此类周期性条纹噪声，相较于常用去噪方法均值滤波、中值滤波等，在去噪效果和保证目标区域清晰度方面，该方法具有两大明显优势，去噪效果显著，同时完好的保留了原图像中感兴趣的部分，例如目标区域，轮廓，纹理等，为后续的特称提取、图像识别奠定了很好的基础，效果理想，实用性强。
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公开(公告)号：CN105787489A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610124776.3
申请日：2016-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06K9/4671 , G06K9/6215 , G06K2209/29
Abstract: 本发明涉及的是数字图像处理技术领域，具体地说是一种基于水下地貌图像的匹配导航算法。本发明包括：将实时图和待与实时图匹配的基准图都转化为圆形模板，提取两个圆形模板的不变矩特征作为匹配的内容；以实时图与基准图之间的不变矩特征向量的欧氏距离作为相似性度量；欧氏距离最小时所对应的基准图的位置即为实时图的匹配位置；采用粒子群优化算法代替遍历的搜索方式；利用多种群思想改进粒子群优化算法；搜索到实时图的匹配位置后，利用最大互相关法确定航向角。本发明提出了适合水下地貌图像的匹配导航算法。针对导航的特殊需求，本发明采用不变矩特征，克服了水下应用中旋转、平移和尺度变换的影响。
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公开(公告)号：CN103116870B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201210440791.0
申请日：2012-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供的是一种分形与小波结合的声纳图像信息隐藏方法。(1)将信息以3bit二进制序列为单位转换为值为0～7的十进制序列；(2)以声纳图像为载体，对载体图像进行小波变换，在小波树同一方向的不同子带图像中划分父块和子块；(3)利用0～7的十进制序列值作为参数指定父块仿射变换的种类，计算变换块最优的对比度和亮度，替换对应子块，并记下被替换子块位置；(4)顺序处理每个父块，若目标子块已被替换，则重复（3）；(5)将所有信息嵌入完毕后，对载体图像做小波逆变换，得到隐蔽图像。本发明通过控制仿射变换的种类来嵌入信息，使从前的每一图像块嵌入1bit信息提高到了3bit，提高了信息隐藏的容量。
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公开(公告)号：CN104484891A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410566640.9
申请日：2014-10-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01C21/20 , G06T7/45 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明涉及的是一种数字图像处理领域。具体地说是一种基于纹理特征和地形特征参数的水下地形匹配方法。本发明包括：实测水下地形数据和基准数据进行降采样；获得相同分辨率的实测数据矩阵和基准数据矩阵；获得角二阶距、对比度、相关和逆差矩；获得地形高程均值、地形高程标准差、地形粗糙度、地形相关系数、地形熵和地形差异熵；为每一个特征参数赋予权值；保留每一个搜索位置的相似性数值；选取其中相似性最大即相似性数值最小的位置，作为输出的匹配位置。本发明对实时测量的水下地形数据和特定区域的水下地形基准数据进行降采样，以降低计算成本，提高水下测量的数据，进一步达到基于水下地形纹理特征和地形特征参数的水下地形匹配效果。
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公开(公告)号：CN102621527B
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201210073516.X
申请日：2012-03-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明提供的是一种基于数据重构的宽带相干源的方位估计方法。(1)对宽带阵列接收数据进行子带分解；(2)选取宽带信号的最低频率作为聚焦频率，利用空间数据重构公式将各子带数据聚焦到同一频率；(3)计算聚焦后的各子带数据的协方差矩阵，利用矩阵共轭重排原理改进协方差矩阵，将改进后的各子带数据的协方差矩阵取均值，作为最终的协方差矩阵；(4)将最终的协方差矩阵利用MVDR算法进行空间谱估计，得到宽带相干源的方位信息。本发明不仅在低信噪比和少快拍数下有更高的角度分辨率，并且无需对角加载等处理即可克服高信噪比条件下MVDR算法的不稳定性，具有更优越的方位估计性能。
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