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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：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
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。
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公开(公告)号：CN105787489B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201610124776.3
申请日：2016-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
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：CN104680132B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510054144.X
申请日：2015-01-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
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。
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