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公开(公告)号：CN117496282A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310932503.1
申请日：2023-07-27
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06V10/77 , G06V10/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 一种基于学习型掩膜鲁棒性主成分分析的红外弱小目标检测方法及系统，属于红外数据处理领域，为了提高单帧图像当中红外弱小目标的算法对弱小目标检测的性能，解决在复杂背景以及目标与背景具有较低对比度情况下的目标不能准确检测的问题。输入单帧红外图像，并在原始单帧红外图像中以固定步长移动预先设置好的滑动窗口，分割得到一系列的红外图像块；将分割得到的红外图像块映射到辅助变换域空间，并在变换域中利用先验信息构建基于目标稀疏和背景约束的目标检测模型；利用交替方向乘子法求解将原始目标检测模型分解为多个子模型并逐一求解；将所提出的目标检测模型展开成深度学习网络，利用深度学习框架的负反馈机制不断更新模型中的映射算子和参数；将模型输出的结果进行重构，得到红外目标检测算法的结果；输出的二值图像是红外图像中检测到的目标。本发明在不同类型和数据集中的红外目标均能取得较好的分割和定位目标。
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公开(公告)号：CN113866235B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110936924.2
申请日：2021-08-16
申请人： 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC分类号： G01N27/327 , G01N27/36 , G01N27/48 , G01N21/76 , G01N21/25
摘要： 本发明公开了一种基于封闭式双极电极的电化学发光‑比色双模式传感检测装置及其构建方法和应用，所述装置包括检测池、检测池隔板、第一工作电极、第二工作电极和导体，其中检测池隔板将检测池分隔为两个不连通的区域，即为第一检测池和第二检测池，第一工作电极位于第一检测池中，第二工作电极位于第二检测池中，导体两端分别与第一工工作电极和第二工作电极接触，第一工作电极表面修饰有普鲁士蓝，第二工作电极设置有反应区，第二工作电极的非反应区和导体表面覆有绝缘材料。本发明装置较为简单、成本低廉、可塑性强，且可用于检测一种目标物或者同时检测两种目标物，故而具有广阔的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN116645435A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310480660.3
申请日：2023-04-28
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06T11/00
摘要： 一种基于视觉变换器以及局部和全局关联特征的磁共振指纹参数重建方法，本发明涉及磁共振指纹成像技术领域。本发明为了解决目前磁共振指纹成像中现有模式匹配方法在较高的字典维度下匹配速度较慢，以及在高倍欠采样混叠伪影下匹配精度较低的问题。本发明包括以下步骤：(1)获取磁共振指纹k空间欠采样数据；(2)从欠采样数据中重建时域磁共振指纹数据；(3)构建基于视觉变换器以及局部和全局关联特征的磁共振指纹参数重建网络；(4)利用已有数据训练网络，得到网络模型；(5)将时域磁共振指纹数据输入训练好的网络，重建磁共振指纹图像。本发明可在同等条件下重建高质量的磁共振指纹图像，并大幅缩短重建时间。
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公开(公告)号：CN110148215B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN201910432660.X
申请日：2019-05-22
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06T17/00
摘要： 一种基于平滑约束和局部低秩约束模型的四维磁共振图像重建方法，属于四维磁共振图像重建领域，为了解决现有重建方法存为的重建图像伪影严重以及重建时间较长的问题。包括：将欠采样K空间数据进行三维逆傅里叶变换得到初始重建图像；建立图像重建模型；引入辅助变量和正则化参数；获得三个子问题；初始化内、外循环最大迭代次数和收敛阈值；在内循环中迭代求解重建图像；判断重建图像是否满足收敛条件，满足则退出内循环，否则返回内循环继续迭代；未达到外循环最大迭代次数则更新正则化系数后再进入内循环迭代，否则终止，获得最终重建图像。实验表明本发明能有效加速磁共振成像且能较好地恢复图像细节，并获得具有临床诊断意义的重建图像。
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公开(公告)号：CN116070401A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211213810.6
申请日：2022-09-30
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06V10/774 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F111/08
摘要： 一种基于变换域张量低秩先验深度展开网络的高维磁共振图像重建方法，属于磁共振成像领域，用以解决高倍欠采样机制下高维磁共振图像重建质量提高的问题，最终目的是加速高维磁共振成像。本发明方法的技术要点包括利用变换域张量核范数构建重建模型；设计迭代优化算法；利用卷积神经网络基于数据自适应学习最优变换域；构建基于卷积神经网络的变换域张量低秩先验模块；将基于变换域张量核范数迭代优化算法展开为图像重建深度展开网络；数据获取和生成；基于数据对网络进行训练，得到训练完成的目标网络模型。本发明可用于在重建质量一定的情况下进一步提高欠采样加速效果，或在欠采样倍数一定的情况下进一步提高重建质量。
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公开(公告)号：CN115455609A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211218697.0
申请日：2022-10-06
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , A61B5/055 , G06F111/08 , G06F111/04 , G06F119/10
摘要： 一种基于深度学习的磁共振指纹序列参数优化设计方法，属于磁共振指纹成像领域，用以解决脉冲序列与定量成像精度关联关系不明，以及脉冲序列参数求解复杂的问题。本发明方法的技术要点包括构建脉冲序列与定量成像精度相关联的脉冲序列参数优化模型；基于磁共振脉冲激发物理原理构建脉冲序列参数生成网络；采用与脉冲序列尺度相同的高斯随机序列作为网络的输入；根据所提出的脉冲序列参数优化模型设置迭代收敛条件；将构建的输入序列输入网络，经构建的序列参数生成网络生成优化的脉冲序列参数；按照构建的脉冲序列参数优化模型对网络生成的脉冲序列参数进行评估；根据生成的优化后的序列参数评估结果，判断是否达到了所设置的迭代收敛条件，是则停止迭代并输出生成的脉冲序列参数。本发明可用于磁共振指纹脉冲序列参数的优化设计，能够在不增加其他开销的情况下，大幅提高磁共振指纹成像的参数估计精度。
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公开(公告)号：CN104796704B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201510191391.4
申请日：2015-04-22
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： H04N19/147 , H04N19/30 , H04N19/103
摘要： 一种用于可伸缩视频编码的宏块级码率控制方法，本发明涉及一种可伸缩视频编码的码率控制方法。本发明是为了解决现有码率控制技术中率失真关系模型不能准确描述SVC标准的率失真关系、未考虑基本层和增强层间的相互影响以及现有MAD预测模型的预测误差率高的问题。通过以下技术方案实现：一、初始化；将InitialQP分别赋值给QPinterly和QPintraly；二、进行可伸缩编码并存储编码结果；三、更新宏块的MAD预测模型的系数；四、计算宏块的MAD预测值MADel；五、更新率失真模型的系数；六、计算Rtxt；七、计算QPinterly和QPintraly；八、微调QPinterly和QPintraly；九、设置进行预测编码时所使用的量化参数；十、检查当前帧是否编码结束。本发明应用于视频编码技术领域。
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公开(公告)号：CN106530258A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611034689.5
申请日：2016-11-22
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06T5/00
CPC分类号： G06T5/003 , G06T2207/10088 , G06T2207/20056
摘要： 一种基于高阶全变分正则化的快速迭代磁共振图像重建方法，涉及磁共振成像技术领域，为了提高重建图像质量及计算效率。包括以下步骤：(1)获取部分k空间数据；(2)建立磁共振图像重建模型；(3)对部分k空间数据直接进行傅里叶逆变换，得到空间域预估磁共振图像作为初始重建图像；(4)重建模型的快速迭代求解；(5)获得本次迭代得到的磁共振重建图像；(6)判断当前重建图像结果是否满足收敛条件；(7)增加迭代参数取值，以当前迭代步骤中更新的磁共振图像为初始重建图像，返回步骤(5)继续进行循环迭代操作。与全变分方法、图像高阶导数Laplacian方法、小波方法等相比，本发明能获得质量较高的重建图像，并提高重建速度。
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公开(公告)号：CN104954785A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510333611.2
申请日：2015-06-16
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： H04N19/103 , H04N19/147 , H04N19/30 , H04N19/176
摘要： 一种用于可伸缩视频编码的分层式模式决策方法，本发明涉及视频编码技术领域。本发明解决现有可伸缩视频编码的快速编码技术存在的缺少层间和空间编码模式的相关性模型、关键帧信息未得到合理利用等问题。本发明通过1定义基本层和增强层编码模式相关性；2计算基本层和增强层编码模式相关性数据；3定义当前宏块与其空间相邻宏块间编码模式相关性；4计算空间相邻宏块间编码模式相关性数据；5检查基本层相应宏块的编码模式；6检查空间相邻宏块的编码模式；7测量当前宏块的同质性；8测量当前宏块的运动剧烈程度；9确定运动向量搜索范围和候选模式，并根据各模式的率失真代价，选择最优编码模式；本发明应用于可伸缩视频编码的快速编码领域。
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公开(公告)号：CN113706418B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111040994.6
申请日：2021-09-07
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 基于光谱分离的长波红外遥感图像恢复方法，涉及长波红外遥感图像恢复技术领域。本发明的提出是为解决现有的长波红外遥感图像空间信噪比低的问题。具体包括：输入受噪声污染的长波红外遥感图像、中波红外图像和对应的可见光近红外遥感图像，并初始化参数；建立基于低秩约束和稀疏约束的中波红外光谱分离模型；引入辅助变量并构造光谱分离模型的代价函数，利用交替方向乘子法分别迭代求解各个辅助变量以及中波红外的辐射和反射分量；循环迭代直至满足收敛条件；获得中波红外的辐射和反射分量；将中波红外的辐射分量输入联合去噪模型，输出修复的长波红外图像。本发明去条带和死线的效果明显，并能恢复损失信息。
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