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公开(公告)号：CN108764161B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201810540872.5
申请日：2018-05-30
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于极坐标系的破解稀疏阵引发的病态奇异性的遥感影像处理方法和装置。该方法包括以下步骤：1)通过航空拍摄测量区域得到遥感影像，提取并匹配所有遥感影像的特征像点；2)根据匹配之后的特征像点与主副相机点的空间关系建立三维极坐标系统；3)建立直角坐标系和极坐标系间像点坐标表示的关系，在建立的三维极坐标系统中表示特征像点；4)利用在三维极坐标系统中表示的特征像点对遥感影像进行平差解算，得到严密的地面点坐标。本发明能够在平差的过程中避免法方程产生稀疏性，使得空中三角测量解算更快更好的收敛，得到严密的地面点坐标。本发明可用于航空航天高分辨率影像大数据的解算。
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公开(公告)号：CN106101716B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201610541388.5
申请日：2016-07-11
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/513 , H04N19/577 , H04N19/587
Abstract: 本发明提供一种视频帧率上变换方法，包括：单向运动估计步骤，得到前向中间帧和后向中间帧；中间帧结合步骤，将所述前向中间帧和所述后向中间帧相结合，得到初步中间帧；以及双向运动估计步骤，对所述初步中间帧上的空洞进行消除，得到最终中间帧。根据本发明可以准确的判断图像视频中的运动信息，能够针对运动物体边缘产生的锯齿现象进行准确的图像修复，从而达到帧率提升的目的。
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公开(公告)号：CN106204445A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610513450.X
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06T3/40
CPC classification number: G06T3/4053
Abstract: 本发明公开一种基于结构张量全变差的图像视频超分辨率方法，包括如下步骤：建立图像降质模型，包括模糊和降采样两个部分，表示为，其中，x表示原始高分辨率图像，B表示模糊核， 表示卷积过程，D表示相应倍数的降采样，y表示产生的低分辨率图像；建立超分辨率模型，包括图像插值和去模糊两个部分，用公式表示为， 其中，表示还原的高分辨率图像，B表示模糊核， 表示反卷积过程，D-1表示相应倍数的插值过程，y表示低分辨率图像；建立基于结构张量全变差正则化约束的超分辨率模型，表示为，其中，μ是一个可以调节的参数，对正则项约束的强度进行控制。本发明改进了全变差模型直接对图像约束导致的过度平滑和边缘阶梯效应，更加符合人眼的
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公开(公告)号：CN106157308A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610514128.9
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/10016 , G06T2207/20081
Abstract: 一种矩形目标物检测方法，包括如下步骤：提取样本特征；获取根滤波器；获取部件滤波器；模型检测；进行梯度搜索计算从而精确定位检测框。与现有技术相比，本发明使用机器学习的方法，将含有矩形目标物的图片作为正样本，不含目标物的任意图片作为负样本组成训练集，训练过程中只需要样本的目标外轮廓标注信息，信息易于读取且效率较高。对支持向量机和隐藏变量支持向量机的训练保证了检测的高精确率，使用隐藏变量支持向量机训练部件滤波器也使得一些细节方面的信息不容易被丢失，极大的提高了检测的正确率和召回率。使用梯度搜索计算对检测框进行调整也弥补了检测框不完全框选目标物的情况，使得目标物的位置更精确和完整。
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公开(公告)号：CN106157264A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610513574.8
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/001 , G06T5/002 , G06T2207/10024 , G06T2207/10032
Abstract: 一种基于经验模式分解的大幅面图像不均匀光照校正方法，包括如下步骤：输入图像，检测输入图像的格式，将彩色RGB格式的图像转换为YUV格式，然后提取YUV格式图像中Y通道的图像得到提取图像；对提取图像进行变换，得到变换后的图像；对变换后的图像进行基于经验模式的分解，得到一系列表征图像局部频率和尺度特性的本质模式函数以及一个余量函数；选择特定的余量函数以及本质模式函数进行光照不均匀程度的检测；平滑光照图像；进行反射图像变换，得到最终的校正图像。本方法可以有效的校正复杂光照条件下的大幅面图像，实时性好并且有高的主观视觉质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106127688A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610509566.6
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开一种超分辨率图像重建方法，其中包括：图像分解步骤，其中通过图像分解，将输入图像分解成结构部分和纹理部分，其中结构部分相对平滑，并且具有锐利的边缘，而纹理部分包含图像的纹理和细节；图像放大步骤，其中对所述结构部分和所述纹理部分分别进行放大；以及图像组合步骤，其中将放大后的结构图像和纹理图像组合，生成最终的超分辨率图像。
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公开(公告)号：CN106157305B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610509334.0
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种基于局部特性的高动态图像快速生成方法，所述方法包括如下步骤：图像分割步骤，将同一场景不同曝光度的图像分割成面积等大的块；像素级权重生成步骤，取得所述每个块的块级权重，采用均值滤波对权重图进行平滑，滤除权重块之间的边缘；图像融合步骤，通过生成的像素级权重，根据图像融合模型将不同曝光度的图像融合在一起。该方法使融合后的高动态视频图像能够包含所有亮度范围的信息，并且能够保证快速的算法运行速度。
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公开(公告)号：CN106162133B
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201610512698.4
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开一种于自适应导向滤波的颜色插值方法，其包括：图像输入步骤，输入要处理的图像；滤波步骤，根据所输入图像的类型，确定所用的自适应导向滤波器离散格式，进行方向自适应引导滤波；G通道颜色分量插值步骤，根据在8个方向所确定的自适应权重值，使用已知的相邻像素值计算GX值；B、R通道颜色分量插值步骤，在取得全部的G通道的像素值后，对B通道的未知像素进行插值，利用G和B的颜色差异对位置像素的可能插值方向进行估计，计算B通道未知像素BX四个方向的颜色余数rBG；修正步骤，对G、R、B颜色分量进行精细修正；以及插值结果输出步骤，输出颜色插值的结果。
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公开(公告)号：CN106162137B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201610515321.4
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
IPC: H04N13/239 , H04N13/243 , H04N13/117 , H04N13/257
Abstract: 本发明公开一种虚拟视点合成方法及装置，涉及电子信息技术领域，旨在解决虚拟视点合成中的物体遮挡关系不明确和影像重叠、出现虚假边缘等问题。所述方法包括：分别获取至少两台视频图像采集设备采集的图像信息；所述至少两台视频图像采集设备的拍摄角度不同；根据所述图像信息中的深度图像信息，从每台所述视频图像采集设备采集的每幅图像中分离出背景图像、前景图像；对所述背景图像、所述前景图像向目标视点方向进行三维变换和图像合成，以形成与所述目标视点方向相对应的虚拟视点图像。
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公开(公告)号：CN106204493A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610552360.1
申请日：2016-07-13
Applicant: 北京大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/10016 , G06T2207/20024
Abstract: 本发明提供一种消除视频块效应的方法，涉及图像处理技术领域，旨在解决现有技术中去块效应的图像质量不高的问题。所述方法包括：特征提取步骤，对每帧图像进行块效应特征提取；平面滤波步骤，根据提取出的块效应特征的不同，对每帧图像进行平面去块效应滤波；三维滤波步骤，结合每帧图像及与其相邻的预设帧数的图像，对所述每帧图像进行三维去块效应滤波。
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