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公开(公告)号：CN102930512B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201210359018.1
申请日：2012-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明的目的在于提供基于HSV色彩空间结合Retinex的水下图像增强方法，包括如下步骤：读取RGB空间水声图像，将其转换成HSV空间图像；将HSV空间图像分解成色度H、饱和度S、数值V三个分量；对色度H分量保持不变，饱和度S分量进行表面波去噪，对数值V分量进行Retinex增强，得到处理后的三个分量H,S,V；将色度分量H、去噪后的饱和度分量S′、以及增强后的数值分量V'合成新的HSV图像；将新的HSV图像逆变换至RGB空间，得到增强后的图像。本发明利用色彩空间转换以及不同增强方法的结合对水下图像进行增强，能有效保持图像的边缘和目标特性，为后续处理和分析提供准确的目标特性和边缘保持度。
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公开(公告)号：CN102930512A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210359018.1
申请日：2012-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明的目的在于提供基于HSV色彩空间结合Retinex的水下图像增强方法，包括如下步骤：读取RGB空间水声图像，将其转换成HSV空间图像；将HSV空间图像分解成色度H、饱和度S、数值V三个分量；对色度H分量保持不变，饱和度S分量进行表面波去噪，对数值V分量进行Retinex增强，得到处理后的三个分量H，S，V；将色度分量H、去噪后的饱和度分量S′、以及增强后的数值分量V'合成新的HSV图像；将新的HSV图像逆变换至RGB空间，得到增强后的图像。本发明利用色彩空间转换以及不同增强方法的结合对水下图像进行增强，能有效保持图像的边缘和目标特性，为后续处理和分析提供准确的目标特性和边缘保持度。
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公开(公告)号：CN102903083A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210358865.6
申请日：2012-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明的目的在于提供基于Context模型和双树复小波变换的水下声纳图像的去噪方法，包括如下步骤：对水下声纳图像进行双树复小波分解，图像经四层双树复小波分解后获得的低频近似分量保持不变，对图像的高频分量进行去噪处理，对处理后的复小波系数进行双树复小波反变换，获得最终去噪后的图像。本发明采用Context模型衡量双树复小波系数之间能量的相似性，将能量相接近的系数归类，针对每一类系数确定不同的阈值，并结合软阈值函数实现噪声的去除。优化了阈值的选取，在去除噪声的同时保留了更多的图像细节，抑制了系数被过扼杀的现象。
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公开(公告)号：CN104200434B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410431699.7
申请日：2014-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种应用于图像去噪并作为后续目标识别的预处理的基于噪声方差估计的非局部均值图像去噪方法。本发明包括：输入噪声图像，获取噪声图像尺寸；生成一个与噪声图像相同尺寸的零矩阵；对噪声图像边缘进行对称扩展；估计噪声方差，确定全局平滑参数；遍历噪声图像中每个像素，计算权值；利用非局部均值算法计算去噪图像。本发明中基于噪声方差估计的非局部均值图像去噪方法，可以显著提高噪声图像清晰度，并且去噪后能更清晰地保留边缘和细节信息。
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公开(公告)号：CN102903084A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210359004.X
申请日：2012-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明的目的在于提供一种α稳定模型下的小波域图像噪声方差估计方法，包括对含噪图像进行小波域分解，进行α稳定模型下的原始系数参数估计，获得尺度参数和形状参数，从而获得原始系数的估计熵值；建立对角子带的含噪系数直方图，计算含噪系数熵值并记录子带系数熵值与原始系数熵值的熵值差、噪声方差的值；以步进量L更新噪声方差的值,重复上述步骤；对随机选取的1000幅不同图像重复上述过程，并计算在同一噪声标准差下的1000个熵值差的均值；建立噪声标准差与熵值差间的二次拟合关系获得拟合系数，从而获得方差估计表达式。本发明具有较强的鲁棒性，简化了模型参数估计和熵值的计算过程，易于计算和实现，具有更高的估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117417621A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311538471.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: C08L63/00 , C08L75/04 , C08L67/04 , C08K9/06 , C08K3/04 , C08K3/28 , C08K3/22 , C08K7/08 , C08J5/18 , C09K3/18
Abstract: 本发明属于防除冰技术领域，具体涉及一种全过程动态防除冰形状记忆薄膜。形状记忆薄膜机体采用质量百分比含量为90％～98％环氧树脂、聚氨酯、聚己内酯聚合物，填充材料采用质量百分比含量为2％～10％的碳纳米管、氮化钛、氧化铁的纳米颗粒或纤维，表面处理剂采用氟硅烷低表面能试剂。本发明在形状记忆薄膜上直接构筑微结构，不仅彻底解决了传统表面上微结构结构形式单一，表面结构形式和浸润性无法调整的弊端；还可以根据防除冰阶段和环境条件调整微结构，为不同阶段的防除冰匹配最佳倾斜角度，可以实现全过程智能动态防除冰。
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公开(公告)号：CN104200434A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410431699.7
申请日：2014-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种应用于图像去噪并作为后续目标识别的预处理的基于噪声方差估计的非局部均值图像去噪方法。本发明包括：输入噪声图像，获取噪声图像尺寸；生成一个与噪声图像相同尺寸的零矩阵；对噪声图像边缘进行对称扩展；估计噪声方差，确定全局平滑参数；遍历噪声图像中每个像素，计算权值；利用非局部均值算法计算去噪图像。本发明中基于噪声方差估计的非局部均值图像去噪方法，可以显著提高噪声图像清晰度，并且去噪后能更清晰地保留边缘和细节信息。
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公开(公告)号：CN102496144A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110360694.6
申请日：2011-11-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明的目的在于提供基于HSV色彩空间的NSCT水声图像增强方法，包括以下步骤：对RGB空间的水声图像转换至HSV空间，将HSV图像分解成色度H，饱和度S，数值V三个分量，对色度H分量和饱和度S分量进行中值滤波，对数值V分量进行NSCT增强，分别得到增强后的三个新分量H’、S’、V’，将H’、S’、V’合成新的HSV’图像，对于得到的新HSV’图像并进行中值滤波，将新的HSV’图像逆变换至RGB空间，得到增强后的图像。本发明对于原始水声图像的信息量和清晰度有明显的提高，在增强后能比较清晰地获得边缘和细节信息，对于以后进一步分析处理等有很大的帮助。
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公开(公告)号：CN116903906A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310917583.3
申请日：2023-07-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: C08J7/04 , C09D191/06 , C08L83/04
Abstract: 本发明公开了一种可切换浸润性的电热/光热双响应超滑表面的制备与应用，克服了传统超滑表面液体润滑剂不可调控的问题。本发明的技术方案包括电热/光热双响应微结构表面的制备与可切换润滑剂的注入。本发明制备的可切换浸润性的多响应超滑表面可以在电压或者近红外光作用下实现固/液相石蜡润滑剂的切换，不仅可以控制液滴在表面的运动；还可以消除液滴固化时表面微结构的锚固作用实现在低温环境下的防冰与除冰。本发明具备电热、光热双响应功能超滑表面可用于表面液滴的智能操控、表面防冰和除冰等领域。
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