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公开(公告)号：CN111784771B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010600958.X
申请日：2020-06-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种基于双目相机的3D三角测量方法。该基于双目相机的3D三角测量方法包括建立双目相机的坐标系，并获取坐标系参数；通过视觉注视，获取末端执行器速度、关节速度、关节雅可比矩阵；通过双目相机的运动减小空间点的实际像素和预期像素的偏差；获取左相机和右相机的光轴，得到固定点p。本申请解决了由于立体外部参数和视差的不准确对3D三角测量造成的不利影响的技术问题。
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公开(公告)号：CN109146787B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201810926111.3
申请日：2018-08-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于插值的双相机光谱成像系统的实时重建方法，涉及能够实时获取高分辨率高光谱图像的方法，属于计算摄像学领域。本发明实现方法如下：应用于基于全色相机的双相机光谱成像系统，将高光谱重建分成低分辨率高光谱重建、上采样插值和高分辨率高光谱重建三个阶段，并根据系统原理和GPU工作特点建立快速插值模型、快速响应模型和快速差分模型来完成上述重建的三个阶段，能够在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真性的同时，大幅度提高高光谱图像重建的效率，达到实时重建高光谱图像的目的，极大地扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于地质勘探、生物研究、和人工智能等多个领域。
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公开(公告)号：CN114842829A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210323200.5
申请日：2022-03-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G10L13/08 , G10L13/027 , G10L25/30
Abstract: 本发明涉及一种抑制语音要素异常点的文本驱动语音合成的方法，属于语音信号处理和人工智能的技术领域。首先，以一种更具鲁棒性的注意力对齐机制，实现音素到梅尔频谱图的对齐，在音素长度扩展到梅尔频谱图长度的过程中，利用截断误差计算，能够有效避免极端值对整体数据的影响，使数据的描述结果更加合理与稳定。然后，采用对异常点处理更好的平均绝对误差重新计算损失函数，可以避免误差相互抵消的问题，可以准确反映实际预测误差的大小，提高模型的拟合效果。本方法充分利用音素、梅尔频谱图等语音生成过程中的特征要素，抑制语音生成要素中的异常点，提升了网络模型的泛化能力及语音质量，能够扩展至来源复杂、音频质量参差不齐的场景。
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公开(公告)号：CN112990040A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110318714.7
申请日：2021-03-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种结合全局和局部特征的鲁棒回环检测方法，属于同时定位与地图构建技术领域。该方法包括以下步骤：步骤1、图像处理；步骤2、获得多维特征信息；步骤3、计算全局特征；步骤4、划定局部区域；步骤5、计算相对像素强度关系；步骤6、计算曲率特征关系；步骤7、计算共面性特征关系；步骤8、计算局部特征；步骤9、将全局特征和局部特征相结合共同进行回环检测任务。相比现有技术，本发明在构造全局和局部特征过程中充分考虑了对光照和视点变化具有一定不变性的特征信息，且用局部特征弥补了全局特征的不足，使得该回环检测方法对环境外观变化和相机视点变化具有一定的鲁棒性，提高了算法的有效性。
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公开(公告)号：CN109816608B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201910056279.8
申请日：2019-01-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于噪声抑制的低照度图像自适应亮度增强方法，属于图像处理技术领域。本发明针对低照度图像中的噪声，使用噪声抑制来代替噪声去除，对低照度图像中的噪声进行抑制。首先，将低照度图像的色彩空间由RGB转为HSV。然后，在HSV空间对亮度分量依次进行预处理、自适应gamma校正以及后处理操作。最后，将增强后的亮度分量与H、S分量融合并转到RGB色彩空间获得增强图像。本发明不再需要建立相应的噪声模型并去噪，使计算量相比之前的方法大幅减小，速度更快。本发明中的自适应gamma校正方法相比于之前同类的方法在不影响图像增强效果的情况下，需要的信息更少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109405970B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910020847.9
申请日：2019-01-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明公开的一种简便的系统响应标定方法，用于编码孔径快照成像光谱系统，属于计算摄像学领域。针对现有技术中编码孔径快照成像光谱系统响应函数标定方法费时、费力、成本高的技术问题，本发明公开的一种用于编码孔径快照成像光谱仪的系统响应标定方法，将响应函数的标定问题转化为线性方程组的求解问题，无需要引入额外的器件即能够较为精确地得到系统的响应函数，进而提高编码孔径快照成像光谱系统标定效率，节约标定成本。
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公开(公告)号：CN107451956B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710588203.0
申请日：2017-07-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种编码孔径光谱成像系统的重构方法，涉及能够快速获取高分辨率高光谱图像的方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于编码孔径快照光谱成像系统，将高光谱图像重构问题转化为全变差约束的最优化问题，并使用交替方向乘子法(ADMM算法)求解：使用共轭梯度下降法来更新高光谱图像；使用软阈值函数更新ADMM算法的辅助变量；根据ADMM算法交替更新的策略进行迭代，从而完成高光谱图像的重构。本发明能够完成用于编码孔径光谱成像的高分辨率高光谱图像快速重构，具有收敛速度快、重构效率高、易于并行化处理的优点。本发明不仅适用于编码孔径快照光谱仪，还能够扩展适用于基于多路采样的光谱仪设备。
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公开(公告)号：CN110009590A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910291909.X
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于卷积神经网络的高质量彩色图像去马赛克方法，属于图像信号处理领域。本发明在彩色图像去马赛克过程中考虑不大幅增加计算量的情况下充分利用图像的自相似性与冗余信息，设计彩色图像去马赛克网络，用彩色图像去马赛克网络表示由马赛克图像到彩色图像的端到端的映射；制作用于训练所设计的彩色图像去马赛克网络的训练集；配置彩色图像去马赛克网络训练所需的参数；利用制作的训练集使用随机梯度下降法更新网络参数；使用训练得到网络模型直接重建任意分辨率的目标彩色图像，得到高质量的彩色图像。本发明具有重建效率高、重建彩色图像质量高的优点。本发明可用于所有基于拜尔彩色滤波器阵列的相机中完成图像去马赛克任务。
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公开(公告)号：CN109816608A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910056279.8
申请日：2019-01-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于噪声抑制的低照度图像自适应亮度增强方法，属于图像处理技术领域。本发明针对低照度图像中的噪声，使用噪声抑制来代替噪声去除，对低照度图像中的噪声进行抑制。首先，将低照度图像的色彩空间由RGB转为HSV。然后，在HSV空间对亮度分量依次进行预处理、自适应gamma校正以及后处理操作。最后，将增强后的亮度分量与H、S分量融合并转到RGB色彩空间获得增强图像。本发明不再需要建立相应的噪声模型并去噪，使计算量相比之前的方法大幅减小，速度更快。本发明中的自适应gamma校正方法相比于之前同类的方法在不影响图像增强效果的情况下，需要的信息更少。
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公开(公告)号：CN109697697A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201910162197.1
申请日：2019-03-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的基于优化启发的神经网络的光谱成像系统的重构方法，属于计算摄像学领域。本发明实现方法如下：建立光谱成像系统的前向传播模型；构建基于优化启发的、并同时考虑高光谱图像空间相关性和光谱相关性的高光谱图像重构网络；制作训练集；配置高光谱图像重构网络训练所需参数；训练高光谱图像重构网络；使用训练得到的高光谱图像重构网络逐块重构目标高光谱图像。本发明能够综合利用系统观测模型的结构洞察力和神经网络的建模能力，在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真度的同时，提高高光谱图像重建的效率，扩展高光谱图像的应用范围。本发明适用于遥感、医学成像、视觉检查、污水检测、植被研究、大气监测等多个领域。
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