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公开(公告)号：CN105321172A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510547150.9
申请日：2015-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06T5/50 , G06T2207/20064 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种SAR、红外、可见光图像融合的方法，其步骤如下：步骤一、针对同一目标场景，分别采集原SAR、红外、可见光图像；步骤二、对采集到的原红外与可见光图像进行去噪处理、对原SAR图像进行降斑处理；步骤三、利用基于互信息的配准方法及基于小波变换的融合方法将SAR、红外、可见光图像进行配准融合。本发明将SAR、红外、可见光图像进行融合，将多源图像传感器的特性有机地结合起来，充分发挥了多种图像数据的潜力，提高了遥感解译和信息提取的精度和效率。
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公开(公告)号：CN105205812A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510551852.4
申请日：2015-09-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10032
Abstract: 本发明公开了一种基于微小卫星星座的多帧图像重构方法，其步骤如下：步骤一、基于微小卫星星座获取多帧具有微小位移的序列图像；步骤二、针对采集到的多帧图像，利用基于插值和边缘特征点相结合的图像配准方法将其进行亚像元级图像配准；步骤三、对配准后仅具有亚像元级错位的图像采用顺序加权排列法进行插值重构。本发明基于微小卫星星座，运用基于插值和边缘特征点相结合的图像配准方法和基于顺序加权法的图像重构方法，将多帧互有微小位移的低分辨率图像插值重构出一帧高分辨率图像，从而提升整个系统的成像质量，以获得更加丰富的目标信息。
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公开(公告)号：CN105093356A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510465486.0
申请日：2015-07-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种高能量利用率的微桥结构电阻阵列，包括微桥和衬底两部分，所述微桥包含电阻辐射微单元，所述衬底位于微桥的背面，其形状为棱台状，衬底的表面涂有低吸收漫反射涂层。相比于平面型衬底，本发明的有益效果是能有效提高目标面上的辐射照度。在电阻阵列能达到的最高温度一定的情况下，棱台状衬底将原来被吸收的红外辐射向目标方向反射，从而使到达目标面的辐射能量变多。合理设计棱台衬底的底面多边形边数、底边长度、棱台高度和棱边倾角可最大限度的使反射的红外辐射增多。低吸收漫反射涂层可显著减少对红外辐射的吸收。特殊的形状和特殊的表面材料提高了微桥电阻的能量利用率。
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公开(公告)号：CN104614080A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510058240.1
申请日：2015-02-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01J5/52
Abstract: 本发明公开了一种红外光学系统因杂散辐射引起的最大像面温差计算方法，步骤如下：S1：建立红外光学系统的杂散辐射模型；S2：将光源设置为某一温度的面源黑体，追迹光线后得到面源黑体经红外光学系统所成的像；S3：处理像面光照度图像，把像面合理分块为若干个小单元，计算每一小单元上的能量大小；S4：根据处理结果分析得到像面平均能量、最大单元能量和最小单元能量，结合单元像面面积，计算局部辐照度偏差系数；S5：根据红外光学系统视场对像面照度的影响，对局部辐照度偏差系数作出数值修正；S6：由局部辐照度偏差系数与像面偏差温度之间的关系式计算出最大偏差温度的大小。本方法简单，计算量小，已经在实际项目中投入运用。
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公开(公告)号：CN105069748B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201510417573.9
申请日：2015-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像的方法，具体步骤如下：步骤一：构建基于微小卫星平台的物方扫描成像系统；步骤二：亚像素位移序列图像的采集；步骤三：针对采集到的多帧图像，利用基于变换域配准的傅里叶变换方法将其进行配准；步骤四：运用基于小波变换的序列图像融合方法将配准后的图像融合重建出一幅高分辨率图像。本发明基于微小卫星平台利用物方扫描亚像元技术，运用基于变换域配准的傅里叶变换方法和基于小波变换的序列图像融合方法，将多帧互有亚像素位移的低分辨率图像序列重建成一帧高分辨率图像，从而提高Nyquist频率来有效地减少成像系统的频谱混叠，进而提升整个光学系统的成像质量，以获得更加丰富的目标信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105069748A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510417573.9
申请日：2015-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像的方法，具体步骤如下：步骤一：构建基于微小卫星平台的物方扫描成像系统；步骤二：亚像素位移序列图像的采集；步骤三：针对采集到的多帧图像，利用基于变换域配准的傅里叶变换方法将其进行配准；步骤四：运用基于小波变换的序列图像融合方法将配准后的图像融合重建出一幅高分辨率图像。本发明基于微小卫星平台利用物方扫描亚像元技术，运用基于变换域配准的傅里叶变换方法和基于小波变换的序列图像融合方法，将多帧互有亚像素位移的低分辨率图像序列重建成一帧高分辨率图像，从而提高Nyquist频率来有效地减少成像系统的频谱混叠，进而提升整个光学系统的成像质量，以获得更加丰富的目标信息。
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公开(公告)号：CN104614080B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201510058240.1
申请日：2015-02-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01J5/52
Abstract: 本发明公开了一种红外光学系统因杂散辐射引起的最大像面温差计算方法，步骤如下：S1：建立红外光学系统的杂散辐射模型；S2：将光源设置为某一温度的面源黑体，追迹光线后得到面源黑体经红外光学系统所成的像；S3：处理像面光照度图像，把像面合理分块为若干个小单元，计算每一小单元上的能量大小；S4：根据处理结果分析得到像面平均能量、最大单元能量和最小单元能量，结合单元像面面积，计算局部辐照度偏差系数；S5：根据红外光学系统视场对像面照度的影响，对局部辐照度偏差系数作出数值修正；S6：由局部辐照度偏差系数与像面偏差温度之间的关系式计算出最大偏差温度的大小。本方法简单，计算量小，已经在实际项目中投入运用。
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公开(公告)号：CN105096251A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510424151.4
申请日：2015-07-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/40
CPC classification number: G06T3/4053
Abstract: 本发明公开了一种利用超分辨率重建技术来提高拼接图像分辨率的方法，其步骤如下：步骤一：获取具有部分重叠边界的两帧图像A1、B1以及分别与其具有微小位移关系的序列图像A2-A4、B2-B4；步骤二：将A1-A4与B1-B4分别进行超分辨重建，得到高分辨率图像A、B；步骤三：对高分辨率图像A、B进行图像拼接得到宽视角的拼接图像C。本发明利用超分辨率重建技术来提高拼接图像的分辨率，把图像超分辨率重建技术与图像拼接技术相结合，在扩大视场的同时也提高了图像的分辨率，进而获得更加丰富的场景信息。
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公开(公告)号：CN104898126A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510255108.X
申请日：2015-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G01S17/895 , G02B27/0025
Abstract: 本发明公开了一种基于微小卫星平台的合成孔径光学成像系统及方法，所述的合成孔径光学成像系统由子望远镜系统、光学延迟线系统、子望远镜光束平行性伺服系统、光束合成系统、图像重构系统和计算机控制系统构成，上述子系统分别安装在微小卫星上，载有子望远镜系统的微小卫星先是采用自由编队的环形飞行方式，通过计算机控制系统控制，改变其基线长度，当基本达到合成孔径所需要的分辨率？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？要求后，采用空间交会对接技术将所有微小卫星的相对位置固定住，以保证子望远镜系统之间的相对位置，进而满足成像要求。本发明可以实现在提高分辨率的基础上增强系统的可靠性，在空间探测方面具有重要的应用前景。
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公开(公告)号：CN105069769A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510530883.1
申请日：2015-08-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种微光与红外夜视图像融合方法，其步骤如下：步骤一、针对同一目标场景，分别采集原微光图像和原红外图像；步骤二、对采集到的原微光与红外图像分别进行去噪处理；步骤三、利用基于边缘特征的图像配准方法将去噪后的微光与红外图像进行有效精确的配准；步骤四、利用小波变换法对配准后的图像进行图像融合。本发明将微光夜视图像与红外夜视图像进行融合，充分发挥二者的优点，增加夜视系统的多功能优势，使观察者能够得到某一场景更准确、全面、可靠的图像信息。该方法不仅获得了具有超高质量的融合图像，同时还具有较高的融合速度。
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