-
公开(公告)号：CN116071239A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310202482.8
申请日：2023-03-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于混合注意力模型的CT图像超分辨方法和装置，该方法包括：步骤一，获取已有的医学CT图像公开数据集和植物的原始高分辨率CT图像；步骤二，对所述植物的原始高分辨率CT图像进行多方式联合的实用退化操作，后构造高低分辨率图像数据对；步骤三，利用已有的医学CT图像公开数据集进行混合注意力模型的训练，训练完成后，继续使用高低分辨率图像数据对进行模型训练调整，得到最终调整好的混合注意力模型；步骤四，利用最终调整好的混合注意力模型，输入植物的低分辨率原始CT图像，输出目标高分辨率图像。本发明适用于农业中的CT图像，针对植物组织丰富的特点，实现植物组织的无损高精度检测和超分辨重建。
-
公开(公告)号：CN114757832A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210663897.0
申请日：2022-06-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于交叉卷积注意力对抗学习的人脸超分辨方法和装置，该方法将原始低分辨率图像输入人脸超分辨生成网络，经过卷积层、若干个全局残差通道注意力单元、粗上采样模块、两批局部残差通道注意力单元、精上采样模块，得到目标分辨率图像，再通过索贝尔算子获得边缘信息，通过低倍率降采样处理并反馈到主网络中进一步提高超分辨效果，利用小波变换将目标分辨率图像、真值图像和其他通过数据增强方式得到的图像进行分解，每个图像分解成一个低频信息、两个中频信息和一个高频信息，然后去掉低频信息，融合中频和高频信息，将其送到对抗网络进行判别，最后引入数据增强方法，以产生多个正负样本进行对抗网络与人脸超分辨网络的迭代优化。
-
公开(公告)号：CN113436237A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110987333.8
申请日：2021-08-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯过程迁移学习的复杂曲面高效测量系统，主要针对形貌随机复杂的2.5D连续曲面，由于训练数据集和测试数据存在的分布上的差异，利用高斯过程在低维隐空间对测试数据进行操作，使其分布逼近训练数据集，该系统包括点云自适应采样模块、曲面配准和稀疏误差重建模块、误差像素化和归一化模块、编码器模块、高斯过程处理模块、解码器模块、解归一化模块、点云空间映射模块，最终将稀疏的点云数据进行增强得到高质量高密度的点云数据。该系统针对接触式形貌测量传感器测量效率较低的问题，通过结合高斯过程和基于深度学习的超分辨技术，完成对稀疏测量数据的高精度加密，具有测量效率高、点云上采样精度高和曲面细节还原性高的优点。
-
公开(公告)号：CN113284051A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110834275.5
申请日：2021-07-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明属于计算机视觉、图像处理领域，涉及一种基于频率分解多注意力机制的人脸超分辨方法，利用小波变换及其逆变换均可逆的性质，将输入的低分辨率人脸图像进行频率分解，针对不同频率的特征，采用不同的核卷积构建基础模块，自适应集成不同感受野的特征，利用残差注意力模块，包含像素、空间和通道注意力机制，对不同频率的特征分别进行处理，低频部分纹理采用较少计算量的注意力，高频部分采用更多的残差注意力模块，在保持计算量的同时将更多的网络应用于高频部分，利用预训练的人脸关键点提取网络进行关键点提取并进行反馈，增强轮廓特征，利用生成抵抗网络增强纹理特征。
-
公开(公告)号：CN112581626B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110198676.6
申请日：2021-02-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数化和多注意力机制的复杂曲面测量系统，主要针对形貌随机复杂的2.5D连续曲面，该系统包括依次连接的基于被测对象几何形状的曲面特定核函数设计模块、高斯过程（GP）点云自适应采样模块、曲面配准和稀疏误差重建模块、像素化和归一化模块、多尺度多注意力超分辨模块、解归一化模块、点云空间映射模块，最终将稀疏的点云数据进行增强得到高质量高密度的点云数据。该系统针对接触式形貌测量传感器测量效率较低的问题，通过结合高斯过程和多注意力机制的超分辨技术，利用较少的测量点即可以完成对连续复杂的2.5D曲面的高精度测量和重建，具有测量效率高、点云上采样精度高和曲面细节还原性高的优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118014936B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410024561.9
申请日：2024-01-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/00 , G01N21/88 , G01N21/01 , G06T7/586 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/60 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于多元图像信息融合的加工曲面缺陷检测方法与装置，属于图像处理技术领域，包括：构建多光源缺陷采集装置，获取不同光源角度下的待分类图，输入光度立体视觉模型，得到法向量图，将待分类图和法向量图输入深度估计模型，得到深度图；将待分类图、法向量图和深度图输入特征提取器，生成原始域特征，将原始域特征进行通道级联后输入特征适配器，得到目标域特征；将目标域特征通过异常鉴别器，区分异常特征和正常特征，并定位异常特征；将定位到的异常特征通过分类网络进行细粒度缺陷分类，得到加工曲面的缺陷种类。本发明利用多光源角度下的可见光图像、法向量图和深度图的多元图像信息融合，提升了曲面缺陷的检测精度。
-
公开(公告)号：CN117635679B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311654298.3
申请日：2023-12-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/49 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练扩散概率模型的曲面高效重建方法和装置，属于精密测量和图像处理领域，包括：标定包含高精度接触式探针和光度立体视觉装置的测量系统的相对位姿关系；采用测量系统对待测曲面进行测量，得到稀疏点云数据和稠密法向量图；基于预训练的扩散概率模型将稠密法向量图转换为多尺度法向量特征；将稀疏点云数据转换为稀疏深度图，将稀疏深度图和多尺度法向量特征输入基于引导卷积的融合模块，得到高精度稠密深度图，完成高精度曲面重构。本发明采用扩散概率模型获得多尺度法向量特征，再将多尺度法向量特征和稀疏深度图输入融合模块，仅需以少量的真值样本作为监督，即可实现高效高精度的曲面重构。
-
-
公开(公告)号：CN118014936A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410024561.9
申请日：2024-01-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T7/00 , G01N21/88 , G01N21/01 , G06T7/586 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/60 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于多元图像信息融合的加工曲面缺陷检测方法与装置，属于图像处理技术领域，包括：构建多光源缺陷采集装置，获取不同光源角度下的待分类图，输入光度立体视觉模型，得到法向量图，将待分类图和法向量图输入深度估计模型，得到深度图；将待分类图、法向量图和深度图输入特征提取器，生成原始域特征，将原始域特征进行通道级联后输入特征适配器，得到目标域特征；将目标域特征通过异常鉴别器，区分异常特征和正常特征，并定位异常特征；将定位到的异常特征通过分类网络进行细粒度缺陷分类，得到加工曲面的缺陷种类。本发明利用多光源角度下的可见光图像、法向量图和深度图的多元图像信息融合，提升了曲面缺陷的检测精度。
-
公开(公告)号：CN117934624A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311729964.5
申请日：2023-12-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于平面单应性矩阵的相机位姿校正方法和系统，方法包括以下步骤：获取相机细微运动前后两张图像并利用已知相机内参对两张图像去畸变；对去畸变后的两张图像提取并匹配特征点得到初始二维坐标点对集合；使用对极几何约束和平面约束对二维坐标点对进行过滤筛选得到优选二维坐标点对集合；基于优选二维坐标点对集合和平面单应性矩阵通过构建非线性优化问题求解相机的微细刚性运动；根据求解的相机的微细刚性运动进行相机位姿校正。本发明能自动估计相机的任意微细刚性运动，包括相机的旋转和平移，无需任何标定物或标记物，减少大量人工、时间和硬件成本，尤其适用于固定场景下对已标定的多相机系统进行相机位姿校正。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.021 seconds)
