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公开(公告)号：CN116543027A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310352870.4
申请日：2023-04-04
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向视觉SLAM提速的错误匹配剔除方法，属于计算机视觉学科技术领域。针对SLAM中为了获得特征匹配的准确率会耗费大量时间，严重影响了系统的实时性的问题，本发明首先基于网格运动估计(GMS)算法获得匹配对邻域内匹配对数的数量，并以此可信度对匹配对进行排序；进而采用随机样本一致性(RANSAC)算法进行进一步剔除误匹配时，将其随机选取所有匹配对带来耗费大量时间的问题，转换为优先从可信度高的匹配对中选取样本的问题，进而实施最优模型的迭代求解。本发明的方法在保持原有GMS‑RANSAC相近准确率的基础上，极大降低了特征点匹配的运行时间，提高了系统的实时性。
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公开(公告)号：CN116486013A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310470896.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 江南大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种面向三维重建的抗误差视图选择方法，属于计算机视觉技术领域。针对SfM的视图选择时选取相机基线较小导致三角化不确定性增大的问题，本发明提出了一种抗误差的视图选择方法。该方法基于双目测距的三角形获得计算抗误差模型，进而构造了抗误差矩阵。以抗误差矩阵的各行排序结果确定各视图的候选视图集合，遍历所有视图的候选视图集合，并依据抗误差值矩阵将遗漏视图补全至对应的候选视图集合中。该方法提出的一种以相机基线对三角化抗误差值为指标的视图选择方法，该方法能解决因选取较小的相机基线所导致三角化不确定性增大的问题，并确保所有视图均可参加三维重建，提高三维重建精度。
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公开(公告)号：CN115578289A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211345557.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 江南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于边界邻域梯度差值的散焦图像去模糊方法，属于计算机视觉的学科技术领域。针对现有散焦图像去模糊方法对于多深度层的静态场景无法准确获得散焦图像边界位置的模糊量，本发明充分利用边界邻域梯度差值和模糊量的关系，来准确获得散焦图像边界位置的模糊量，从而解决去模糊结果中出现边界振铃伪影的问题；针对非盲反卷积算法保留图像细节信息的能力不会够强导致去模糊结果中出现细节信息丢失的问题，本发明结合离散模糊量选择策略和稀疏先验设计了一种非盲发卷积算法来加强非盲反卷积算法保留图像细节信息的能力，解决了去模糊结果中出现细节信息丢失的问题，可用于多深度层静态场景下的散焦图像去模糊处理。
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公开(公告)号：CN112988118B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110169396.2
申请日：2021-02-07
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种支持实验流程的控制引擎架构及其构建方法，包括：实验步骤配置管理器，其根据不同的实验模式将实验资源对应的实验步骤配置文件，加载进入系统；实验模式选择器，所述实验模式选择器用于选择预定的模式，所述预定的模式包括探索模式、练习模式和考试模式；实验步骤流程拓扑图路由，其将实验步骤转化为Petri Net能够识别的建模规则，通过Petri Net完成初始工作；实验流程拓扑编辑器，所述实验流程拓扑编辑器根据建模规则，动态生成实验的流程实例。其灵活性高，能够满足虚实融合环境下的中学虚拟仿真实验的自主性探索性要求。
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公开(公告)号：CN112749032A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110086008.4
申请日：2021-01-22
Applicant: 江南大学
IPC: G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种支持多模态交互的软件架构，该软件架构应用于中学虚拟实验软件，软件架构包括硬件适配层、控制层及操作层，硬件适配层包含多种终端的驱动程序及包含这些终端信息的硬件驱动库；控制层包含每个底层硬件驱动程序的按键定义，通过适配器模式将这些按键定义转化为统一的操作原语，用于屏蔽硬件操作指令的差异性；控制层将中学虚拟实验分为了拿取实验器材、组装实验器材、调整实验器材、观察实验器材四类交互原语；操作层通过观察者模式的交互信息监听，在每个实验器材的交互点上加入BaseElement基类，通过继承和扩展实现了用户硬件交互指令和虚拟实验器材的联动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117475182B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311177663.6
申请日：2023-09-13
Applicant: 江南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多特征聚合的立体匹配方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：对立体图像进行浅层特征提取得到浅层特征图，对立体图像进行深层特征提取得到深层特征图；对深层特征图进行多尺度语义特征提取以及多尺度语义特征聚合得到立体图像的语义特征；对浅层特征图进行多尺度纹理特征提取以及多尺度纹理特征聚合得到立体图像的纹理特征；聚合语义特征以及纹理特征，得到立体图像的图像特征；将立体图像对中立体图像的图像特征进行连接，得到初始代价体；对初始代价体进行多尺度特征聚合得到优化后的目标代价体；基于目标代价体进行视差估计，得到立体图像对之间的视差图。该方法有助于提高立体匹配的匹配精度。
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公开(公告)号：CN112749032B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202110086008.4
申请日：2021-01-22
Applicant: 江南大学
IPC: G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种支持多模态交互的软件架构，该软件架构应用于中学虚拟实验软件，软件架构包括硬件适配层、控制层及操作层，硬件适配层包含多种终端的驱动程序及包含这些终端信息的硬件驱动库；控制层包含每个底层硬件驱动程序的按键定义，通过适配器模式将这些按键定义转化为统一的操作原语，用于屏蔽硬件操作指令的差异性；控制层将中学虚拟实验分为了拿取实验器材、组装实验器材、调整实验器材、观察实验器材四类交互原语；操作层通过观察者模式的交互信息监听，在每个实验器材的交互点上加入BaseElement基类，通过继承和扩展实现了用户硬件交互指令和虚拟实验器材的联动。
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公开(公告)号：CN117475182A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311177663.6
申请日：2023-09-13
Applicant: 江南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多特征聚合的立体匹配方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：对立体图像进行浅层特征提取得到浅层特征图，对立体图像进行深层特征提取得到深层特征图；对深层特征图进行多尺度语义特征提取以及多尺度语义特征聚合得到立体图像的语义特征；对浅层特征图进行多尺度纹理特征提取以及多尺度纹理特征聚合得到立体图像的纹理特征；聚合语义特征以及纹理特征，得到立体图像的图像特征；将立体图像对中立体图像的图像特征进行连接，得到初始代价体；对初始代价体进行多尺度特征聚合得到优化后的目标代价体；基于目标代价体进行视差估计，得到立体图像对之间的视差图。该方法有助于提高立体匹配的匹配精度。
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公开(公告)号：CN116523783A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310476288.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向胶囊内窥镜图像的高光去除方法，属于计算机视觉与医学相结合的交叉学科技术领域。本发明提供一种改进的Criminisi算法，通过计算RGB空间中像素的R通道与B通道的比值得到置信度，通过梯度法向量与等照度线乘积获得数据项，并分别不同的权重相加得到优先级最高的点；然后，通过高光区域边缘像素的方差来调整样本块窗口大小，并在已知区域通过样本块与优先级最高点的窗口之间的RGB颜色相似性以及距离来搜索最佳匹配块，最后将最佳匹配块中像素复制到最高优先级的高光待去除区域达到高光区域去除的目的。实验证明本发明可以很好的去除WCE图像高光，同时高光去除区域和高光附近区域颜色相似且纹理连续。
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公开(公告)号：CN116009276A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310073920.5
申请日：2023-01-17
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于头部定位测姿的景点交互式真3D增强现实眼镜，属于AR眼镜领域。所述眼镜包括：眼睛外壳、透镜组、中心转动模组、步进电机、树莓派、测姿传感器、GPS模块和眼镜佩戴装置。本发明的AR眼镜具备测姿装置和头部定位功能，镜头配合头部转动而转动，更加符合人眼观察的习惯，有效解决使用者长时间佩戴会产生眩晕问题的问题；且可以根据GPS模块获取的信息调出每个区域相应的流媒体文件，且通过头部姿态测量，解决了现有的增强现实眼镜无法在不改变显示信息的前提下，使佩戴者观看到不同视角的三维物体的问题，达到了对集成成像技术可提供水平连续观看视角这一优点的利用，也大大缓解了佩戴者长期使用的不适感。
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