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公开(公告)号：CN111028152B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201911240433.3
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像超分辨率重建技术领域，具体涉及一种基于地形匹配的声呐图像的超分辨率重建方法。本发明通过使用中值滤波器、拉普拉斯滤波器对声呐图像进行预处理，在声呐图像中识别并选定地形作为参照物，对同一地形参照物进行配准，解决声呐图像在产生的过程中同一地形在图像中的位置不同的问题。本发明利用声呐图像中的同一地形，将多张声呐图像依据该地形进行配准，使用多张声呐图像重建一张新的图像，直到最终高分辨率图像的生成，解决了声呐图像分辨率低、信噪比低、对比度低、斑点噪声突出的问题，提高了声呐图像的分辨率从而获得更多信息。
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公开(公告)号：CN111028152A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911240433.3
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于图像超分辨率重建技术领域，具体涉及一种基于地形匹配的声呐图像的超分辨率重建方法。本发明通过使用中值滤波器、拉普拉斯滤波器对声呐图像进行预处理，在声呐图像中识别并选定地形作为参照物，对同一地形参照物进行配准，解决声呐图像在产生的过程中同一地形在图像中的位置不同的问题。本发明利用声呐图像中的同一地形，将多张声呐图像依据该地形进行配准，使用多张声呐图像重建一张新的图像，直到最终高分辨率图像的生成，解决了声呐图像分辨率低、信噪比低、对比度低、斑点噪声突出的问题，提高了声呐图像的分辨率从而获得更多信息。
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公开(公告)号：CN111027433A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911213560.4
申请日：2019-12-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于人脸识别技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的多重风格人脸特征点检测方法。本发明通过输入多重风格的人脸图像对残差网络(ResNet-152)进行微调训练，以此来获得风格辨别的特征；利用风格辨别特征，使用K-means对原始图像进行风格聚类；通过生成性对抗网络生成风格聚合的人脸图像集合；最后，将原始人脸图像与风格聚合人脸图像共同作为输入，以级联策略生成人脸特征点预测。本发明降低了多重风格对人脸检测造成的误差，提高了人脸检测的精确度，可应用于人脸识别、头部姿势估计、面部重建和3D面部重建等。
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