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公开(公告)号：CN116202623A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310134208.1
申请日：2023-02-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于光谱压缩采样的单光子高光谱成像方法和系统。针对高光谱压缩成像方法难以应用于光束扫描探测系统的问题，利用空间光调制器对色散后的光源进行高效和灵活的光谱调制，并通过逐点扫描获取空间信息，这使得该成像方法可以应用于光束扫描探测系统。然后，充分利用光谱信息的稀疏性构建高光谱重建模型，最后利用交替方向乘子法对高光谱重建模型进行迭代求解，从而利用压缩采样图像重建目标的高光谱数据。该方法可以实现利用少量的压缩采样观测数据重建高光谱数据，大大减少了成像时间和成像数据量，给光束扫描探测系统的高光谱成像提供了便利。
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公开(公告)号：CN112859101B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110029743.1
申请日：2021-01-11
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S17/36
Abstract: 本发明属于单光子探测技术领域，公开了一种基于偏振调制的单光子测距方法，利用量子理论对光子的偏振特性进行分析，将光子的飞行时间与回波光子的偏振调制态之间建立联系，通过探测光子对线偏振片的透过率计算光子的飞行时间，从而实现对目标距离测量。本发明可以实现微弱光信号条件下的目标距离测量，且不需要计时电路，极大程度上简化了三维光子计数成像中需要集成的硬件，为高空间分辨率的三维光子计数成像提供了便利。
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公开(公告)号：CN111899290B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202010656633.3
申请日：2020-07-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种联合偏振和双目视觉的三维重建方法。针对偏振三维重建结果和双目视觉重建结果特点的互补性，以配准后的双目的深度数据为基准，对偏振重建结果的方位角误差进行校正，解决偏振重建的凹凸性模糊问题。在假设线性关系的前提下，对偏振初始重建结果和配准后的双目深度图进行空间拟合，用偏振重建的表面数据对双目深度图的缺失部分进行补全。采用交叉迭代思想，循环校正过程和补全过程，以解决双目深度图中数据缺失问题对重建结果的影响。重建结果表面分辨率高，形状信息准确，物体表面细节纹理还原度高，且最终重建结果具有较为真实的深度。
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公开(公告)号：CN114565514B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210166823.6
申请日：2022-02-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/50 , G06V10/80
Abstract: 本发明提出了一种基于线扫描的图像超分辨率方法，利用低分辨率探测器结合高分辨率空间调制器通过正交方向的线扫描获取多幅包含目标不同像素位置信息的低分辨率图像，进一步分别对两个方向上的低分辨率图像进行对应像素信息的提取和拼接融合得到两个方向上的图像超分辨率重建结果。最后提出一种基于全局和低秩约束的联合重建方法对两个方向的重建结果进行融合和条纹去噪，最终得到目标高分辨率重建图像。通过调整空间光调制器的工作像素和探测器成像区域像素实现不同超分辨率倍数的图像重建，通过调整扫描间隔来平衡采样时间与重建质量之间的关系，具有较强的灵活性和鲁棒性。本发明提供的方法分辨率增强效果显著，方法竞争力强。
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公开(公告)号：CN113706693B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110992336.0
申请日：2021-08-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提出了一种微光条件下偏振三维重建方法。利用光子计数技术获取微光条件下目标表面的反射光偏振信息，给出初始偏振三维重建结果。接着考虑主动照明激光方向矢量提供的额外阴影约束，对初始重建结果中的法向量方位角误差进行校正，有效解决偏振重建的凹凸性模糊问题。由光子探测半经典理论可以推导出基于泊松分布的光子计数概率模型，因此在利用单光子探测器获取反射光子计数值后可利用该模型将接收光子计数值映射到实际反射光子数值，并用此结果来反映目标表面反射光偏振信息。在方位角的校正过程中则是利用目标反射光非偏振光强，激光方向矢量和目标表面法向量之前存在的联系，对不确定的方位角增加额外约束以达到校正效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115690185A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211224250.4
申请日：2022-10-08
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种融合偏振三维形状和偏振调制测距的深度重建方法。通过利用单个二维相机分别对两种具有互补性的三维成像技术进行图像采集，避免了图像融合过程中复杂的图像配准问题。进一步地，分别基于偏振三维形状和偏振调制测距获得的深度图像计算方位角和天顶角，并构建方位角融合模型和天顶角融合模型来得到融合的方位角和天顶角，使得两种三维数据各自的优势可以最大程度地传递到融合结果中。对融合方位角和融合天顶角进行积分和线性拟合可以的到最终的深度重建结果。深度重建结果具有较高的分辨率，包含精确的纹理细节信息和准确的低频绝对深度信息。
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公开(公告)号：CN114019526B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202111219396.5
申请日：2021-10-20
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于偏振调制的双目标光子测距方法。利用共焦扫描系统对微光条件下双目标场景的回波光子信号进行建模，并基于泊松负对数似然函数由光子计数器接收实际计数值直接计算理论计数值。此外，本发明建立了光子计数器的理论计数率与回波信号的几个变量之间的关系，变量包括双目标的单脉冲平均回波光子数和回波光子飞行时间，并进一步地通过改变电光相位调制器的工作电压波形来解算上述变量。因此，可以得到双目标的单脉冲平均回波光子数和回波光子飞行时间的有效解。该方法能以极少的数据量在微光条件下实现高分辨率和高测距精度的双目标探测。
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公开(公告)号：CN114119400A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111382815.7
申请日：2021-11-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种单光子计数图像联合去噪和超分辨率的卷积网络方法，首先利用基于深度卷积网络的去噪器提出了一种基于模型的迭代优化算法，将单光子计数图像去噪和超分辨率统一到一个问题中。然后，通过展开上述基于模型的迭代算法来构造模型引导的深度卷积网络，以获得一最优解。由于特殊的模型引导设计，所提出的网络中的所有模块都是可解释的，在实际情况下具有良好的泛化特性。此外，通过端到端的方式对网络中的深度去噪器和其他参数进行联合优化，有效降低了参数设计的难度。因此，该方法可以实现不同情况下的单光子计数图像联合去噪和超分辨率。
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公开(公告)号：CN119339226A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411235733.3
申请日：2024-09-04
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于多模态关系建模与融合网络的鲁棒性地物分类方法和系统。首先通过分析模态间和模态内的潜在关系，提出高频信息对应模态内特有特征，低频信息对应模态间共享特征的假设，对多模态间关系进行建模，以实现有效的特征提取，为后续特征融合奠定基础。同时，基于模态内特有特征不相关，而模态间共享特征相关的准则，对提取的特有特征和共享特征进行关联约束，以实现进一步优化特征融合过程，并引导优化特征提取过程。基于特征提取和特征融合过程的互促进，实现多模态特征的有效提取，以完成输入模态缺失场景下的高精度、鲁棒性多模态融合学习。最后通过实验证明本发明的总体地物分类精度优于已有方法的结果。
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公开(公告)号：CN118297803A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410437355.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了基于去噪扩散融合模型的线扫描图像超分辨率方法和设备，提出一种新的去噪扩散融合超分模型来解决线扫描超分(LSSR)的不足。针对LSSR的条件生成问题，提出了一种新的基于去噪扩散概率模型框架的后验抽样模型，考虑将特殊条纹噪声的人工显式先验与扩散生成中的隐式先验相结合，以获得高质量的超分结果。首先针对LSSR优化问题的病态性，建立了基于人工先验的融合超分引导模型。然后将扩散模型的采样均值作为从数据中学习到的隐式先验来约束优化模型，提高了模型的精度。最后，将模型的解嵌入到扩散采样的迭代过程中，从而基于LSSR任务的去噪扩散概率模型建立了后验采样模型，通过将显式先验和隐式先验相结合，实现了去噪和超分能力的良好平衡。
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