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公开(公告)号：CN117274321A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311252300.4
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于事件相机的多模态光流估计方法，属于光流估计领域。将事件、图像两种模态数据作为输入，利用事件的高时间分辨率、低延迟、高动态范围的优势提升光流估计算法在低光、高速场景下的性能。通过将事件数据流转化为事件体素，神经网络能被用于事件数据的处理；通过循环神经网络和特征残差连接，实现事件特征和图像特征的融合增强；通过关联层和基于流的特征查询机制，完成对相邻帧的运动信息编码；通过光流的迭代细化，减少最终估计结果的误差。本发明适用于光流估计领域，能够充分利用事件、图像两种模态的数据，准确预测相邻帧间的光流，提升光流估计在低光、高速等极端场景下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116309186B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310534190.4
申请日：2023-05-12
Applicant: 北京理工大学 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室
IPC: G06T5/00 , G06V10/762 , G06T5/40
Abstract: 本发明公开的一种基于多段S曲线映射的红外图像动态范围压缩方法，属于红外图像处理领域。本发明使用聚类算法对图像内容进行聚类，并对每一类图像内容分别进行S曲线映射，能够实现图像内容自适应的动态范围压缩，从而能较好地保留图像细节。本发明采用S曲线映射进行红外图像动态范围压缩，能够利用S曲线两端具有压缩程度大、变化平缓的特点，中间具有压缩程度小、变化陡峭的特点，较好应对灰度集中分布在中心区域的情况，相较于幂函数与对数函数更适用于图像动态范围压缩。本发明对每一类图像内容，使用基于人眼视觉感受机理的S曲线参数分别计算视觉敏感度系数，使用基于人眼视觉感受机理的参数更好地提升图像对比度，改善红外视觉效果。
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公开(公告)号：CN114353946B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111635615.8
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01J3/28 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开的一种衍射快照光谱成像方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于衍射快照光谱成像系统，通过数据驱动的方式对衍射光学元件的编码结构和重建解码神经网络进行联合优化，得到相对最优的光学编码结构及其对应的计算解码模型，使得编码和解码部分更加与彼此契合；光学编码结构在优化阶段考虑实际制造中的量化要求，使得优化得到的衍射光学元件结构和制造的衍射光学元件结构一致，提升重建图像精度；采用编码自由度高的衍射光学元件作为编码部分，具有体积小巧、结构紧凑的优点，具有实时成像的能力。采用可微分的模型对整个编码和解码过程进行建模，进而在任何机器学习自动微分框架中均可实现模型并进行优化，提升本发明的通用性。
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公开(公告)号：CN109583330B
公开(公告)日：2023-05-05
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：CN115082335A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210627661.1
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于图像去噪领域。一种基于噪声建模与配对真实数据的图像去噪方法，通过将暗阴影建模为ISO相关的线性模型，提高对暗阴影标定的效率和准确性；通过暗阴影矫正降低真实噪声分布的复杂性，提高去噪后的图像颜色准确性；通过散粒信号增广处理增加配对真实数据的数据量，使得去噪方法能够更精确地拟合配对真实数据之间的映射关系，提高去噪后的图像纹理清晰度。一种基于噪声建模与合成数据的图像去噪方法，通过将暗阴影建模为ISO相关的线性模型，提高对暗阴影标定的效率和准确性；通过在推理过程中引入暗阴影矫正降低合成数据与真实配对数据的差距，使基于未考虑暗阴影的噪声建模方法合成数据训练的去噪方法能够更准确地泛化到真实场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112990040B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110318714.7
申请日：2021-03-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种结合全局和局部特征的鲁棒回环检测方法，属于同时定位与地图构建技术领域。该方法包括以下步骤：步骤1、图像处理；步骤2、获得多维特征信息；步骤3、计算全局特征；步骤4、划定局部区域；步骤5、计算相对像素强度关系；步骤6、计算曲率特征关系；步骤7、计算共面性特征关系；步骤8、计算局部特征；步骤9、将全局特征和局部特征相结合共同进行回环检测任务。相比现有技术，本发明在构造全局和局部特征过程中充分考虑了对光照和视点变化具有一定不变性的特征信息，且用局部特征弥补了全局特征的不足，使得该回环检测方法对环境外观变化和相机视点变化具有一定的鲁棒性，提高了算法的有效性。
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公开(公告)号：CN114845095A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210317968.1
申请日：2022-03-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N9/73
Abstract: 本发明涉及一种基于灰点漂移的视频白平衡方法，属于图像处理中的颜色恒常性与白平衡技术领域。本方法在光源估计的过程中，除图像本身的单帧光源估计，同时考虑了其相邻帧图像的光源估计、稳定视频的颜色。通过加权融合的方式调整已有估计和单帧估计的比例，使视频白平衡结果兼顾正确性与稳定性。在融合权重的确定时，除了考虑相邻帧图像间对应灰点的颜色差异，同时考虑了相邻帧图像间单帧光源估计的颜色差异，只有两者皆较大时才认为拍摄条件发生了显著的光源变化，使用新的单帧估计，否则继续沿用之前的光源估计，其能够降低单帧估计的错误与灰点漂移估计的错误对最终结果的影响，同时也适应拍摄条件发生确实突变的情况，提高了算法的自适应性。
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公开(公告)号：CN111260579B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010051122.9
申请日：2020-01-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开的一种基于物理噪声生成模型的微光图像去噪增强方法，属于图像处理领域。本发明应用于微光环境下短曝光拍摄的微光图像，根据成像传感器的物理机理，考虑光子、电流、电压、数字信号的电子成像流程，构建物理噪声生成模型，使用偏置帧与平场帧，估计物理噪声生成模型的噪声参数，校正物理噪声生成模型，使用物理噪声生成模型生成大量微光增强训练数据训练神经网络，通过训练完毕的神经网络完成微光图像高质量的降噪增强。本发明能够用于单反相机、手机等成像设备，以短曝光的形式重构清晰夜景。适用于需要快速微光成像的场合，扩展微光图像的应用范围。本发明能够用于视频监控、高速摄影、天文摄影领域。
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公开(公告)号：CN109102476B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810986876.6
申请日：2018-08-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于弥散圆拟合的多光谱图像散焦模糊核估计方法，属于图像处理技术领域。本方法根据光线与透镜折射率的关系，推导出光线的波长与弥散圆半径的关系，使用均方误差评价不同通道图像之间的相似度，计算得到初始的模糊核大小，使用移动最小二乘结合上述的弥散圆公式，对模糊核的初始值进行拟合优化，得到准确大小的高斯模糊核。本发明方法考虑到多光谱图像中弥散圆与波长的关系，结合计算量较小的移动最小二乘拟合，提高了模糊核估计的准确性和计算效率，同时，通过相邻通道图像的初始模糊核估计，结合高斯核的平方级联，避免了内容不一致导致的低准确性问题。
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公开(公告)号：CN109949252B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910298232.2
申请日：2019-04-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于补偿系数拟合的红外图像光斑去除方法，属于图像处理领域。本发明实现方法为：根据矩阵低秩分解计算得到光斑模板图像；使用阈值分割以及连通块搜索技术检测得到光斑位置的采样点集，所述光斑位置的采样点集包括光斑位置点集及与所述斑位置点集相邻的点集；使用系数拟合方法结合上述的光斑模板以及采样点集，计算拟合得到图像的补偿系数；使用补偿系数以及光斑模板对当前红外图像进行线性补偿，得到去除光斑后的红外图像。本发明能够去除红外图像中的光斑，提高红外相机成像质量，且本发明不仅能够去除小面积光斑，还能去除面积较大的光斑。
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