公开(公告)号：CN105205817A

公开(公告)日：2015-12-30

申请号：CN201510593890.6

申请日：2015-09-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卞红雨 ,  宋子奇 ,  张志刚 ,  陈奕名 ,  张健 ,  刘立昕 ,  梁世欣

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及的是一种数字图像处理领域，具体涉及一种运用于水下潜器导航系统的基于声呐图像边缘角点直方图的水下地形匹配方法。本发明包括：(1)对原始多波束数据进行规格化与插值处理，对于深度值，通过线性变换，将其转换到0-255范围；(2)将三维模型投影到XY平面上，若将各投影点的灰度值设置为该点在三维模型中的高度值，则该投影即为水下地形的灰度图像；(3)遍历各灰度级，统计同一灰度级下的像素数目，构成灰度直方图，获得各灰度级下像素的总数。本发明利用直方图理论，对图像的各灰度级分别进行分析，克服了传统灰度直方图分辨率差的缺点。利用边缘角点直方图作为图像特征，根据相似性计算结果对水下载体位置进行定位。在有噪声、方向误差及尺度变化存在的情况下，仍能保持结果的可靠性。

公开(公告)号：CN104680132A

公开(公告)日：2015-06-03

申请号：CN201510054144.X

申请日：2015-01-30

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卞红雨 ,  李曙光 ,  张志刚 ,  陈奕名 ,  孙明琦 ,  刘文进 ,  徐扬

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于形状上下文方法的声纳目标识别方法，包括以下几步：进行样本图像统计，利用形状上下文方法得到样本图像中每类目标的两个上下文直方图；读取待识别图像，利用形状上下文方法得到待识别目标的两个上下文直方图；将待识别目标的两个上下文直方图和样本图像中每类目标的两个上下文直方图的对应色块的值分别进行匹配，利用最大匹配度进行目标识别。其中形状上下文方法以目标轮廓长轴端点为基准点。本发明能够提高目标识别的匹配度，并且能够减少计算量。

公开(公告)号：CN104636753A

公开(公告)日：2015-05-20

申请号：CN201510056549.7

申请日：2015-02-04

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卞红雨 ,  李曙光 ,  张志刚 ,  张健 ,  陈奕名 ,  韩冷 ,  刘珈麟

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

CPC classification number: G06K9/00523 ,  G06K9/00536

Abstract: 本发明公开了一种基于PCNN神经元激活率和群离散度的区域特征提取方法。包括以下步骤：步骤一：对原始图像进行预处理，将神经网络PCNN与图像对应；步骤二：将0～255的灰度范围根据目标区域划分成N个从大到小的灰度区间；步骤三：得到当前灰度区间内发生群激活的神经元；步骤四：统计发生群激活神经元的领域内受激励神经元个数，判断发生提起激活的神经元；步骤五：统计提前激活神经元个数，得到群激活率和群离散度；步骤六：读取下一个灰度区间，重复步骤三到步骤六，直到第N个区间。本发明具有计算复杂度小，分类效果好的优点。

公开(公告)号：CN104318539A

公开(公告)日：2015-01-28

申请号：CN201410546109.5

申请日：2014-10-16

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卞红雨 ,  王达 ,  张志刚 ,  张健

IPC: G06T5/50

Abstract: 本发明涉及的是一种声纳图像处理领域。具体涉及一种基于扩展Piella框架的声纳图像融合方法。本发明包括：(1)对参数进行初始化，输入两组待融合声纳图像；(2)对待融合声纳图像进行多分辨率变换，建立待融合声呐图像各自的多分辨率图像序列；(3)对待融合图像的高频子带和低频子带进行多分辨率逆变换，得到最终的融合结果。本发明首先提出了针对声纳连续帧图像的融合方法。与以往的图像融合方法相比，该方法在融合的清晰度与细节表现力均有显著的提高。

公开(公告)号：CN103616697A

公开(公告)日：2014-03-05

申请号：CN201310652190.0

申请日：2013-12-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卞红雨 ,  宋子奇 ,  张志刚 ,  徐慧 ,  刘东宇

IPC: G01S17/89

CPC classification number: G01S17/89

Abstract: 本发明实现的是一种智能水下激光探测系统。该系统通过运行VxWorks的嵌入式平台控制水下激光器，通过水下激光器获取水下目标的原始激光图像，在VxWorks系统下对获取的激光图像进行处理，估计目标方位，然后根据处理结果生成改进的水下激光器系统参数，并使用该参数调整水下激光器设置，再次对目标进行成像。经过多次自动调整，该系统最终可获取清晰的目标图像。同时该系统通过扩展，可连接PC机来实时监测系统的图像处理结果。本发明适用于水下目标的自动探测，同时还可进行水下激光图像处理算法以及水下激光器自动控制算法的开发与调试。

公开(公告)号：CN102184402A

公开(公告)日：2011-09-14

申请号：CN201110127174.0

申请日：2011-05-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卞红雨 ,  杨滨 ,  沈郑燕 ,  凌冰 ,  张志刚 ,  罗明愿

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/66

Abstract: 本发明提供的是一种特征选择方法。(a)整个特征集作为完整的特征空间输入特征选择算法中；(b)把输入的特征空间中的特征按照一定的顺序取出，并放入新的特征空间中；(c)采用特征评价标准来比较不同空间中的特征；(d)重复(b)(c)两步，直到新空间中的特征数量达到既定值；(e)新特征空间中的特征即是被选择出的最佳特征子集。本发明的方法省略了阈值的设置，并且可以选择结果中的特征数量，方便控制整个选择过程的时间，并且能选择出较好的特征子集。