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公开(公告)号：CN113936099A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111168169.4
申请日：2021-09-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的基于单目结构光和旋转平台的三维图像重建方法及系统，包括：投射格雷码图像于棋盘格标定板上，根据投影仪和相机的标定原理，获取投影仪和相机之间的标定参数；投射格雷码图像于标定球上，所诉标定球位于旋转平台中心轴上，根据格雷码结构光的原理，利用投影仪和相机之间的标定参数，获取标定球一个侧面的第一点云数据；根据所述第一点云数据，通过球面拟合计算出标定球的球心坐标，获取相机坐标系和旋转平台坐标系的关系；投射格雷码图像于物体上，根据预置角度旋转物体并测量，获取被测物体的多个视角的第二点云数据，所述物体位于所述旋转平台上进行旋转；根据所述预置角度对所有的所述第二点云数据进行粗拼接，获取第三点云数据；根据ICP算法所述第三点云数据进行精拼接，获取第四点云数据；根据所述第四点云数据，进行曲面拟合，生成三维模型。
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公开(公告)号：CN108961229A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810678850.5
申请日：2018-06-27
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T5/002 , G06T2207/10101 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明提供了基于深度学习的心血管OCT影像易损失斑块检测方法及系统。所述方法包括如下步骤：首先从OCT影像设备仪获取待检测的心血管OCT影像并建立图像数据集；由专业医师标注OCT影像中的斑块区域；采用图像扭曲的方式对原图像数据集进行数据增广；使用一种全卷积神经网络对原始OCT图像去噪并提取感兴趣区域。采用目标检测领域目前最先进的Faster R‑CNN框架定位并识别OCT影像中的易损失斑块；输出标注出易损失斑块位置的OCT影像并对图像数据进行存储。经实验证明，本发明提出的基于深度学习的OCT影像易损失斑块检测方法及系统识别率高，定位精准，性能稳定，检测速度极快，具有较强的鲁棒性和较高的临床应用价值。
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公开(公告)号：CN102243759A
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN201010167148.6
申请日：2010-05-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于几何形变模型的三维肺血管图像分割方法，步骤为：(1)根据人体生理结构特点确定血管分割计算区域，区域的选择不仅将待分目标完全包含，而且其形状特征稳定，避免了对全局区域进行计算，提高了分割速度；(2)血管区域均值计算，定位目标内外同质区域；(3)血管边缘能量计算，使曲面沿着在图像梯度方向的二阶导数进行演化，以使其精确收敛到目标边缘；(4)在上述基础上，建立三维血管分割曲面演化模型，有效结合肺血管内外区域均值和边缘能量；(5)根据所构建的形变模型，采用优化水平集演化求解，根据水平集函数曲面演化隐含地求解曲面运动。通过大量肺CT图像实验证明，该方法对肺血管分割快速，准确，鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN102184551A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110118918.2
申请日：2011-05-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及结合多种特征匹配和粒子滤波的目标跟踪方法及系统，该目标跟踪系统由视频采集模块、跟踪算法运算模块和输出控制模块三部分组成。视频采集模块完成采集卡的初始化和图像的实时采集；跟踪算法运算模块包括基于灰度模板区域匹配的粒子滤波跟踪、基于颜色概率分布的粒子滤波跟踪和基于SIFT特征匹配的粒子滤波跟踪三种跟踪方式，实现在平移空间和仿射空间的目标跟踪；输出控制模块利用跟踪所得到的目标位置的中心，作为发送给云台的控制指令，实现摄像机跟随目标物体的运动。
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公开(公告)号：CN115170671A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210744830.X
申请日：2022-06-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种全向环三维扫描仪的标定方法、系统和标定装置。其中的标定方法包括：设定摄像机的镜头轴心为坐标原点，以摄像机的镜头轴线为Z轴，建立三维坐标系，并设定Z轴为标准轴，测量得到环带结构发生装置的轴心到摄像机的镜头轴心的坐标误差，以及双曲面反射镜的轴心到摄像机的镜头轴心的坐标误差，将两个坐标误差依次标记为第一位置误差和第二位置误差，测量得到环带结构光发生装置的轴线与摄像机的镜头轴线之间的夹角，以及双曲面反射镜的轴线与摄像机的镜头轴线之间的夹角，将两个夹角依次标记为第一角度误差和第二角度误差，最终计算获得安装误差。本发明通过人手测量和计算获得安装误差，有利于提高安装精度，提高扫描仪的测量精度和范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114022529A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111190342.0
申请日：2021-10-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应双目结构光的深度感知方法及装置。其中的方法首先构建了一种适应于场景变化的自适应结构光编码方案，用于解决当同一个场景中存在不同深度分布的物体时，双目畸变图像出现过/欠曝以及散焦的问题。并基于该编码方案构建了自适应结构光生成模型，构建数据集对自适应结构光生成模型进行训练。而后构建一种适用于自适应结构光的双目立体匹配网络用于获取场景的深度值。通过将自适应结构光生成模型生成的散斑结构光图案投射到实际场景中去，利用双目相机进行拍摄，得到含有结构光图案信息的双目图像，并将其作为网络的输入，输出深度图。其中的装置包括存储器和处理器，该处理器在执行储存在存储器的指令时实施所述方法。
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公开(公告)号：CN108629756B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810402035.6
申请日：2018-04-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种Kinect v2深度图像无效点修复方法。本发明方法，包括：S1：通过Kinect v2相机分别捕获同一场景中的多模态图像；S2:通过张正友相机标定方法完成Kinect v2中彩色相机和深度相机的内外参数的标定，进而完成彩色图像和原始深度图像的配准；S3：通过遍历原始深度图像完成原始深度图像中无效点的标记，统计无效点八邻域内有效深度值出现的频率，计算该频数下有效深度值的标准差，进而完成无效点填充优先级的评估；S4：计算无效点对应彩色图像中的像素点相似度最高的像素坐标，根据无效点填充的优先级修复所述像素坐标对应的深度图像无效点。本发明不仅能够修复原始深度图像中的无效点，而且能够提高修复结果的可靠性，可在图像处理领域广泛推广。
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公开(公告)号：CN109118582B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811097554.2
申请日：2018-09-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种商品三维重建系统及重建方法，其中方法包括：S1、获取至少三张不同视角的商品的点云图；S2、基于SAC‑IA‑ICP算法将所有点云图中相邻两个点云图的点云进行配准，以消除相邻点云之间的偏移；S3、采用改进的泊松曲面重建算法对配准后的所有点云重建出完整的商品三维曲面模型；S4、采用光照渲染器对商品三维曲面模型进行颜色绘制及光照渲染，得到可展示的三维商品模型。上述方法中构建的三维商品模型细节更加突出，几何特征更加明显，效果比真，真真切切地还原了商品的全局形态和细节特征。
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公开(公告)号：CN108833919B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201810700735.3
申请日：2018-06-29
Applicant: 东北大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/90 , H04N19/176 , H04N9/31
Abstract: 本发明公开了一种基于随机循环矩阵的彩色单像素成像方法及系统，所述成像系统包括在Discovery 4100开发板上加装的DDR2 SDRAM，板载FPGA，空间调制器、信号采集与处理模块、信号恢复与重构模块和透镜及分光镜组成的光路。本发明利用测量矩阵控制空间调制器从而对光信号进行编码，采用“边采样，边压缩”的方式处理数据，并结合分光镜分解速率快实时性好的优点，形成了一套彩色单像素成像系统，解决了传统成像设备中海量数据给信号的传递与存储带来的难题，利用分块自适应步长梯度投影恢复算法将图像品质得以大幅提升，其分辨率可达256*256。
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公开(公告)号：CN108275524A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810030607.2
申请日：2018-01-12
Applicant: 东北大学
CPC classification number: B66B5/0031 , G06K9/00711 , G06K17/0022 , G06N3/0454 , G06Q10/20
Abstract: 本发明属于人工智能电梯维保操作规范化指导技术领域，涉及一种基于第一视角视频序列操作评估的电梯维保操作规范化指导装置。该电梯维保操作监测与指导装置包括第一视角视频采集单元、二维码标签生成和张贴校对单元、流程操作评估单元、输出单元和储存单元。本发明设计视频关键帧提取算法，通过提取监测视频的视频关键帧，利用关键帧所构建电梯维保操作间设备的图像组数据库，并且对深度学习训练模块进行正则化，从而获得训练后的电梯维保操作间设备状态模型。在此基础上，依据上下文信息完成流程识别，直接通过该装置即可评估操作规范。本发明有效地减少电梯维修保护过程中的风险，达到真正意义上的智能监测与指导，具有非常高的实用性和可行性。
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