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公开(公告)号：CN111597662A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010608866.6
申请日：2020-06-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种新型拓扑结构轻量化挖掘机工具箱设计方法及系统。该方法包括：对挖掘机工具箱受到的振动能量累积分析，得到振动分析结果；根据振动分析结果，确定挖掘机工具箱承受的应力阈值；根据应力阈值，确定约束条件；将挖掘机工具箱后筋板的厚度作为设计变量；根据设计变量，建立目标函数；根据约束条件和目标函数，确定挖掘机工具箱后筋板的厚度分布结果；根据厚度分布结果，设计挖掘机工具箱。本发明能够减少挖掘机工具箱出现拉伸和断裂的问题，减少故障点，降低焊接成本。
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公开(公告)号：CN110501072B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910793484.2
申请日：2019-08-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于张量低秩约束的快照式光谱成像系统的重构方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于编码孔径快照式光谱成像系统和基于全色相机的双相机光谱系统两种快照式光谱成像系统，首先利用高光谱图像的非局部相似性构建三维张量，然后使用维度可区分的张量低秩约束模型(DLTR,dimension‑discriminative low‑rank tensor regularization)挖掘三维张量的结构特性，包括空间自相似性、光谱相关性和空‑谱联合相关性；最后交替更新、迭代求解，从而完成高精度的高光谱图像重构。本发明能够更好地传递高光谱图像的高维物理特性，更好地挖掘其内在结构特性，大幅度提高快照式光谱成像系统的重构质量，具有重构精度高的优点。
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公开(公告)号：CN111260579A
公开(公告)日：2020-06-09
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：CN111080555A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911332667.0
申请日：2019-12-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于三维拟递归神经网络的高光谱图像降噪方法，属于图像处理领域。本发明的一种基于三维拟递归神经网络的高光谱图像降噪方法：根据空间-光谱相关性和光谱全局相关性，构建以三维卷积和准递归池化及交替方向结构为核心的三维拟递归神经网络；通过降噪训练数据集训练三维拟递归神经网络；应用训练完毕的三维拟递归神经网络去除带噪高光谱图像中的复杂噪声。本发明能够高质量地完成高光谱图像降噪恢复，不仅能保证恢复结果具备空间、光谱保真性，大幅度提高光谱图像恢复的效率，而且能够用于任意光谱分辨率的成像系统采集的高光谱图像，扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于遥感成像、地质勘探、农业生产和生物医学领域。
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公开(公告)号：CN107525588B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201710699197.6
申请日：2017-08-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明公开的一种基于GPU的双相机光谱成像系统的快速重构方法，涉及能够快速获取高分辨率高光谱图像的方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于基于编码孔径快照光谱成像+灰度相机的双相机光谱成像系统，将高光谱图像重构问题转化为多个子优化问题，并使用GPU完成各个子问题的求解：使用cuBLAS库和共轭梯度下降法更新高光谱图像；使用软阈值函数更新辅助变量；重复迭代完成高光谱图像的重构。本发明能够高质量地完成双相机光谱成像系统的高光谱图像重构，在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真性的同时，大幅度提高高光谱图像重建的效率，扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于载人航天、地质勘测和植被研究等多个领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110717947A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910911701.3
申请日：2019-09-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于外部和内部训练的高质量光谱重构方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于基于编码孔径快照光谱成像系统和基于全色相机的双相机光谱成像系统，在高光谱图像的重构过程中充分利用外部高光谱数据库的信息和内部输入图像及成像模型的信息；使用外部训练和内部训练更新网络参数；并使用GPU完成对整个网络的优化求解。本发明能够高质量地完成CASSI和DCCHI光谱成像系统的高光谱图像重建，在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真性的同时，大幅度提高高光谱图像重建的效率，扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于地质勘探、农业生产和生物医学等多个领域。
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公开(公告)号：CN110501072A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910793484.2
申请日：2019-08-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于张量低秩约束的快照式光谱成像系统的重构方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于编码孔径快照式光谱成像系统和基于全色相机的双相机光谱系统两种快照式光谱成像系统，首先利用高光谱图像的非局部相似性构建三维张量，然后使用维度可区分的张量低秩约束模型(DLTR,dimension-discriminative low-rank tensor regularization)挖掘三维张量的结构特性，包括空间自相似性、光谱相关性和空-谱联合相关性；最后交替更新、迭代求解，从而完成高精度的高光谱图像重构。本发明能够更好地传递高光谱图像的高维物理特性，更好地挖掘其内在结构特性，大幅度提高快照式光谱成像系统的重构质量，具有重构精度高的优点。
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公开(公告)号：CN107071421B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710365994.0
申请日：2017-05-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/56 , H04N19/573 , H04N19/96 , H04N5/232
Abstract: 本发明涉及一种结合视频稳定的视频编码方法，包括以下步骤：对原始视频进行稳定处理，并提取视频稳定信息；计算稳定视频帧之间的变换矩阵；计算每一稳定帧中每个宏块对应的运动矢量；将上述运动矢量作为对应宏块运动搜索的起点，对每个宏块进行搜索，得到每个宏块的最佳运动矢量；得到每个子宏块的最佳运动矢量；选取匹配代价最小的宏块分割方式，进行运动补偿、量化和熵编码，得到最终的稳定视频压缩码流。本发明通过较少的计算量得到更加准确的运动矢量，在保证视频编码质量的同时极大地提高了编码速度。
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公开(公告)号：CN110060219A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910332041.3
申请日：2019-04-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开的一种基于低秩近似的真实图降噪方法，属于计算摄像学领域。本发明实现方法为：建立RGB真实图像降噪模型，进行块匹配操作，对每一个局部块去寻找其相似块并形成数据矩阵；计算用于平衡真实噪声的权值矩阵；对每一个形成的数据矩阵进行低秩近似，得到降噪后的数据矩阵；将数据矩阵恢复为块，最终整合为降噪后的恢复图像，即产生高质量的真实图降噪恢复图像。本发明能够高质量的完成真实图像的降噪工作，在充分考虑真实图像的噪声特性之后，提高真实噪声图的恢复效果。本发明适用于医学、军事、农业等多个领域。
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公开(公告)号：CN109949252A
公开(公告)日：2019-06-28
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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