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公开(公告)号：CN108600745B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201810882119.4
申请日：2018-08-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时空域切片多图谱配置的视频质量评价方法，属于图像视频分析技术领域。本方法运用时空域切片思想，将原始和失真视频序列转换到时空域切片表示形式，在空域切片上提取失真友好的边缘图和帧差图，然后，在所有切片序列上提取梯度幅值和梯度方向组成的变化图和拉普拉斯校正的静止图，与原始图构成图谱从而完成图谱配置。之后，将待评价视频的时空域稳定性引入切片领域进行图谱的生成计算，引入2D图像质量评价方法，计算生成图谱参考‑失真对的差异值。最后，应用神经网络方法，以学习的方式自动确定每张图谱对视频失真的贡献度的权重。本发明方法与已有技术相比，具有主观一致性高、兼容性强、算法稳定性高等特点。
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公开(公告)号：CN110702229A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911003521.1
申请日：2019-10-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于陷波滤光片的光谱成像系统及成像方法，涉及成像技术领域。本发明的装置包括物镜、准直镜、截止滤光装置、陷波滤光片阵列、透镜阵列、探测器。截止滤光装置用于将接收到的光信号滤波到预先设定的波段范围之内；陷波滤光片阵列用于阻挡中心波长谱带的光信号，透过其他谱带的光信号，从而实现对光信号的调制；透镜阵列用于对陷波滤光片调制的光成陷波子图像，以及对从陷波滤光片机械夹持器件上的透光孔出射的光成参考子图像。本发明还公开一种基于陷波滤光片的光谱成像系统的工作方法，基于陷波滤光片的成像方法提高光利用率，在缩短曝光时间的同时提高信噪比，进而能够实现实时光谱成像。本发明具有体积小、结构紧凑的优点。
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公开(公告)号：CN109741407A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910018073.6
申请日：2019-01-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明公开的一种基于卷积神经网络的光谱成像系统的高质量重构方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于基于编码孔径快照光谱成像系统，在高光谱图像的重构过程中分别考虑图像间的空间相关性和光谱相关性，使用残差学习加速网络的训练速度和收敛速率，并使用GPU完成对整个网络的优化求解；使用随机梯度下降法更新网络参数；逐块处理完成高光谱图像的重建。本发明能够高质量地完成CASSI光谱成像系统的高光谱图像重建，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，扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于地质勘探、农业生产和生物医学等多个领域。
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公开(公告)号：CN109583330A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811356201.X
申请日：2018-11-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种用手机后置摄像头拍摄的人脸照片进行毛孔检测的方法，涉及能够通过人脸照片进行毛孔检测并标记、统计的方法，属于计算摄像学领域。本发明实现方法如下：将输入的人脸照片进行预处理，由RGB图转换为HSI图，并且对I通道的图做区间放大的映射变换，然后分为四等份进行阈值分割，采用最大类间方差法寻找阈值，得到候选毛孔区域后，再对候选毛孔区域进行两次阈值分割得到最终的毛孔区域。本发明可用于手机、电脑端应用，可实时获取人脸皮肤的毛孔状况。
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公开(公告)号：CN109405970A
公开(公告)日：2019-03-01
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108307118A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810137388.8
申请日：2018-02-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于惯导航参数流形优化的低延时视频稳像方法，属于视频处理技术领域。包括以下步骤：获取移动设备的惯导参数，根据该参数计算移动设备在相机坐标系中的刚体变换的旋转矩阵，将该旋转矩阵序列表示为由刚体变换组成的李群流形，然后通过流形上的卡尔曼滤波对刚体变换序列进行平滑，最后通过投影对视频帧进行运动的补偿变换，得到稳定的视频。与已有的方法相比，该方法直接获取移动设备的运动参数，避免了运动估计中的大量计算以及对视频拍摄场景的依赖；且将运动平滑部分整合到李群流形的卡尔曼滤波算法中，提高了计算效率，节省了计算时间，实现了低延时稳像处理。
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公开(公告)号：CN108280805A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810087985.4
申请日：2018-01-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于流形优化的图像拼接方法，属于图像拼接技术领域。该拼接方法首先将图像重叠，即将图像网格化，再通过在流形空间利用迭代优化方式来优化重叠部分匹配特征点的残差，以此对齐图像重叠部分；再处理图像的非重叠部分，将之前得到的各个网格的单应矩阵与全局相似变换在流形空间按距离权重进行插值。相比现有技术的直接插值方式，流形空间下的插值更具有合理性，效果也有明显提升；在实验结果表明，在流形空间上得到的结果与在普通欧氏空间的结果相比，拼接效果更加自然平滑，效果更好。
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公开(公告)号：CN107635136A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201711003045.4
申请日：2017-10-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种立体图像质量评价方法，特别涉及一种基于视觉感知和双目竞争的无参考立体图像质量评价方法，属于图像分析领域。本方法首先将输入立体图像对转化为灰度信息，对灰度信息利用匹配算法得到立体图像对的模拟视差图和不确定性图，同时利用灰度信息及其滤波响应和模拟视差图校正合成单眼图像。其次，将得到的单眼图像和不确定性图在不同尺度空间和频率空间上进行高斯差分处理，并提取自然场景统计和视觉感知特征向量。然后，利用支持向量机和BP神经网络分别对特征进行训练，得到预测模型，应用预测模型和测试及对应的特征向量，进行质量预测和评估。本方法具有主观一致性高，数据库独立性高，稳定性高的特点，在处理多种复杂失真类型时都表现出了极具竞争力的效果，可以嵌入到立体图像/视频处理等立体视觉内容相关的应用系统中，具有很强的应用价值。
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公开(公告)号：CN107580186A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710636048.5
申请日：2017-07-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于缝合线时空优化的视频拼接方法，属于视频处理领域。包括以下步骤：通过SIFT算法检测特征点并对齐特征点，使用RANSAC优选特征点，计算特征点对在垂直方向上的平局距离，预对齐视频帧；基于图割算法，加上前景、边缘、视差等约束，计算最优的缝合线；使用前景检测和高斯滤波器平滑缝合线序列；对缝合线序列作质量评估；利用缝合线的质量，对缝合线两侧图像线性融合得到全景视频。与已有的方法相比，该方法减少全景视频的鬼影，保持了视频的帧间连续性，提高了视频的视觉质量。
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公开(公告)号：CN104618723B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201410611980.9
申请日：2014-11-03
Applicant: 西安交通大学 , 北京理工大学深圳研究院
IPC: H04N19/513 , H04N19/593 , H04N19/533
Abstract: 本发明提供了一种基于运动矢量投影矩阵的H.264/AVC压缩域视频匹配方法，为了解决传统视频匹配方法需要将视频全部解压缩且计算量大的问题，本发明提出了一种基于运动矢量投影矩阵的H.264压缩域视频匹配方法，属于视频处理领域。该方法通过对H.264压缩码流中提取出来的运动矢量进行时间域均值化和空间域均值化处理，然后投影到高斯随机矩阵上，经四分位数量化后形成视频签名，最后利用该视频签名进行视频匹配和检索，不仅省去了对视频完全解压缩的步骤，还在保证匹配效果良好的条件下，有效降低了计算复杂度，节省了大量检索的时间。
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