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公开(公告)号：CN109615597A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811495143.9
申请日：2018-12-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种基于中心仿射滤波的图像斑点噪声抑制方法，包含如下步骤：步骤(1)：设置图像矩阵；步骤(2)：初始化滤波窗口尺寸；步骤(3)：计算所有像素点的局部代数均值；步骤(4)：计算像素点的局部几何均值；步骤(5)：根据像素点的局部代数均值和像素点的局部几何均值，计算像素点的分散度参数；步骤(6)：根据像素点的分散度参数，利用中心仿射滤波器，计算中心仿射滤波之后的像素点的亮度；步骤(7)：根据中心仿射滤波之后的像素点的亮度，输出中心仿射滤波之后的图像。本发明根据像素点局部邻域的代数均值和几何均值自适应调整中心仿射滤波器参数，能够在不损失图像有用细节信息的基础上有效抑制斑点噪声。
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公开(公告)号：CN108257194A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810062910.0
申请日：2018-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的人脸简笔画生成方法，包括如下步骤：步骤一：初始化I＝{I1，I2，……，IN}为人脸图像集；步骤二：构造训练数据集；步骤三：使用误差反传梯度下降算法，根据训练数据集T训练卷积神经网络；步骤四：生成人脸简笔画。本发明根据已有数据集，对原有数据集进行多尺度扰动，增大训练数据集，提高网络泛化能力，可以实现自动提取人脸特征，提取的人脸轮廓精确，系统鲁棒性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106296603A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610629838.6
申请日：2016-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/20036
Abstract: 本发明属于目标检测领域，具体涉及一种水下声纳图像的小目标检测方法。本发明包括：初始化：令二值化阈值th＝0.8，阴影方向为θ度，令I0＝I；令SE1表示目标模板，SE1是尺寸为3×3像素的正方形模板，令SE0表示背景模板，SE0是尺寸为25×25像素的正方形模板的边缘区域。本发明所提出的目标检测模板简单；检测速度快；抗噪声能力强；无需训练数据。
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公开(公告)号：CN105069759A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510522235.1
申请日：2015-08-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明所涉及的技术领域是图像增强技术，特别是涉及一种Radon变换的峰值增强方法。本发明包括：计算得到滤波器1的脉冲响应；计算得到滤波器2的脉冲响应；分别对滤波器1和滤波器2做中心化处理；将矩阵R(m,n)分别与h'1和h'2进行卷积运算；将卷积运算结果相乘，得到峰值增强之后的Radon变换矩阵。本发明所设计的滤波器符合Radon峰值的分布结构；峰值增强方法简单易行；峰值增强效果明显。
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公开(公告)号：CN103530647A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310470171.6
申请日：2013-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供的是一种基于分数傅里叶变换的纹理分类方法。（1）获取一幅图像，计算所述图像各像素在四个方向上的一维离散FrFT；（2）将得到的各一维离散FrFT按幅值降序排列；（3）计算分数傅里叶频率直方图；（4）利用χ2-统计距离分类器对纹理图像进行分类。本发明提供的是一种基于分数傅里叶变换的、综合利用分数傅里叶频率直方图和χ2-统计距离分类器的纹理文类方法。本发明所提出的纹理分类方法的主要效果在于避免了Wigner分布的交叉项问题。
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公开(公告)号：CN101944235B
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN200910072925.6
申请日：2009-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于分数傅立叶变换的图像压缩方法。第一步，计算图像的(0.5，0)、(0，0.5)、(1，0)、(0，1)阶分数傅立叶变换；第二步，根据Wigner分布与分数傅立叶变换的关系计算所有变换阶次的分数傅立叶二阶矩；第三步，根据各二阶矩的值找到最优的变换阶数，并将图像变换到最优的分数傅立叶域，从而使图像的能量集中在尽可能少的分数傅立叶系数上；第四步，忽略所有幅值小于某一阈值的系数，并采用熵编码方法对其余的分数傅立叶系数进行编码，实现图像压缩。本发明计算速度快，采用快速离散分数傅立叶变换算法，本方法的时间复杂度仅为O(N×NlogN)；对平稳信号和非平稳的二维信号都具有较好的压缩效果。
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公开(公告)号：CN100492404C
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200710072163.0
申请日：2007-04-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/72
Abstract: 本发明提供了一种基于边界特征的印刷体阿拉伯字母识别方法。该方法将字母的上、下、左、右四个边界看作一个波，将每一个边界表示为一系列波元的集合；然后，从这些集合中提取如下边界特征：波元个数、零直线的个数、右边界中第一条零直线的长度、下边界中第一条零直线的长度、上边界中最长零直线的长度、右边界中最长零直线的长度、下边界中最长零直线的长度、上边界中正直线的个数，并结合字母高宽比、字母辅助部分的高宽比共同作为识别特征；最后，按照字母的四种形式——独立、开头、中间、结尾分别采用四个决策树识别每一个印刷体阿拉伯字母。
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