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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114219709A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111411499.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种前视声纳波束域图像拼接方法，包构建表达域映射星座图，形成波束域和图像域之间数据转换关系；根据表达域映射星座图，拆分声纳实际运动，构建旋转运动、位移运动模式下表达域映射模型；采用实测临近帧声纳图像，以前一帧图像为基准，将声纳实际运动情况按旋转运动、位移运动进行分解，对后一帧图像参照表达域映射模型进行图像形变运算，实现两幅图像中目标重合；对目标已重合的两幅波束域图像，采用Laplace金字塔分层融合策略进行图像融合；采用前视声纳序列图像，进行连续多帧数据波束域拼接运算，通过插值展开到图像域中。本发明很好的去除图像与拼接中产生的边缘接缝，消除扇形展开插值运算拼接时出现的伪目标值。
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公开(公告)号：CN116863171A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310718038.1
申请日：2023-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下地形图像匹配技术领域，具体涉及一种基于显著性超像素的水下地形图像匹配方法。本发明通过对水下地形图像进行预处理以降低噪声和地形分辨率差异对图像外观的影响，并基于图像聚合技术在地形图像中生成一组超像素；通过计算每个超像素的显著性值来对超像素进行排序，并选取若干显著性值高的超像素块作为待匹配项；以超像素的邻域为单位，基于Log‑Gabor滤波器构建最大索引图，并与该区域的地形信息参数一起对超像素进行描述。本发明通过选取图像中显著性区域来代替提取特征点的过程，以提高特征点分布的稳定性，并通过对邻域进行旋转的方式来降低最大索引图对旋转的敏感度。
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公开(公告)号：CN115482176A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211082665.2
申请日：2022-09-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于支持度变换与稀疏表示的前视声纳图像融合方法，属于数字图像处理技术领域，本发明步骤如下；步骤一、解析前视声纳原始数据，计算得到扇形声纳图像；步骤二、把步骤一得出的图像分解为多级支持度图像序列和低频分量图像；步骤三、根据各级支持度图像序列，训练各级图像字典序列；步骤四、利用步骤三训练好的各级图像字典序列对步骤二分解出的图像根据各级支持度图像序列进行稀疏表示，求得各级支持度图像序列的稀疏系数；步骤五、对步骤四得出的各级支持度图像序列稀疏系数进行融合，并将融合后的系数恢复为支持度图像序列；步骤六、对步骤五融合后的图像进行重建。本装置可以能够很好的去除图像与拼接中产生的边缘接缝。
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公开(公告)号：CN120013801A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510108471.2
申请日：2025-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种基于导向注意力的前视声纳图像去噪方法。本发明涉及图像处理技术领域，本发明采集前视声纳图像，从图像中提取均匀噪声块和非均匀噪声块，并构建声纳图像数据集；使用均匀噪声块、非均匀噪声块来训练去噪模型，使模型学习非均匀噪声块到均匀噪声块的映射关系；将声纳图像作为输入，使用去噪模型生成粗噪声图，通过调节因子细化噪声图得到细噪声图，将声纳图像与细噪声图作差得到去噪图像。本发明直接使用声纳图像来训练深度学习模型，使去噪模型能准确学习到声纳图像与干净图像之间的映射关系。通过导向注意力来引导模型估计噪声映射，使模型能最大限度地保留图像中目标细节。
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公开(公告)号：CN114219709B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111411499.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/4038 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种前视声纳波束域图像拼接方法，包构建表达域映射星座图，形成波束域和图像域之间数据转换关系；根据表达域映射星座图，拆分声纳实际运动，构建旋转运动、位移运动模式下表达域映射模型；采用实测临近帧声纳图像，以前一帧图像为基准，将声纳实际运动情况按旋转运动、位移运动进行分解，对后一帧图像参照表达域映射模型进行图像形变运算，实现两幅图像中目标重合；对目标已重合的两幅波束域图像，采用Laplace金字塔分层融合策略进行图像融合；采用前视声纳序列图像，进行连续多帧数据波束域拼接运算，通过插值展开到图像域中。本发明很好的去除图像与拼接中产生的边缘接缝，消除扇形展开插值运算拼接时出现的伪目标值。
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