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公开(公告)号：CN104913736B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201510331007.6
申请日：2015-06-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 基于双频正弦波的结构光相位解码方法属于结构光三维测量技术领域；该方法首先分别投影波形函数为y1＝k1×sin(2πx/a1)+b1的第一正弦波和波形函数为y2＝k2×sin(2πx/a2)+b2的第二正弦波；然后根据给定的空间位置X，求对应第一正弦波的相位主值phi1和第二正弦波的相位主值phi2；再对第一正弦波的相位主值phi1和第二正弦波的相位主值phi2进行重新赋值：phi1＝a1×phi1/(2π)；phi2＝a2×phi2/(2π)；接着求phi1和phi2的差：h＝phi1‑phi2；并求解空间位置X所包含第一正弦波的周期整数n1＝mod(h,a2)/abs(a1‑a2)和第二正弦波的周期整数n2＝mod(h,a1)/abs(a1‑a2)；最后采用n1×a1+phi1或n2×a2+phi2求解相位展开值；本发明不仅保留了在先申请发明的全部技术优势，而且同在先申请发明相比，灵活性更好，算法更具体。
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公开(公告)号：CN104677309B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510130654.0
申请日：2015-03-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 基于稀疏表达的强反射表面编码光测量的高光抑制方法，本发明涉及强反射表面编码光测量的高光抑制方法。本发明是为了解决现有技术中因高光的影响而出现条纹模糊、部分信息丢失，改变原有漫反射条纹的灰度分布，及条纹中心提取准确率低的问题。具体是按照以下步骤进行的：步骤一、强反射物体表面预定义字典D的建立；步骤二、求经过稀疏表达之后的强反射物体表面图像信息步骤三、建立条纹预定义字典；步骤四、得到条纹中心区域的稀疏表达系数矩阵X2、二维条纹边缘区域的稀疏表达系数矩阵X1、自适应条纹边缘字典和自适应条纹中心区域字典步骤五、得到不含有高光信息的重构图像本发明应用于编码光测量中强反射表面的高光抑制领域。
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公开(公告)号：CN105069836A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510451198.X
申请日：2015-07-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于立体视觉与多特征图像检索的电子试衣系统，属于3D虚拟网络购物试衣领域；本发明为解决现网络购物平台存在关键字检索限制、用户对服装的检索准确度较低，并且用户无法获知衣服试穿效果、用户对服装选择困难较大的问题。本发明包括基于结构光测量技术的人体三维模型重构系统和基于多特征DS理论融合颜色、纹理和形状特征的图像检索系统；基于结构光测量技术的人体三维模型重构系统用于获取用户的人体表面的三维坐标数据，构造用户人体表面的外形曲面，实现人体三维模型重构；基于多特征DS理论融合颜色、纹理和形状特征的图像检索系统利用颜色、纹理和形状特征对服装进行检索。本发明用于实现网络环境下体验实体店的试衣效果。
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公开(公告)号：CN104897081A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510333039.X
申请日：2015-06-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 一种n频编码结构光解码快速算法属于结构光三维测量技术领域；该方法首先将编码光按照周期从大到小的顺序进行排序，并记录和计算排序后编码结构光的周期、在量程范围内所包含的周期数、以及与空间位置相对应的相位主值；然后按顺序查找各组编码结构光周期序号，并计算空间位置，从第一个编码光的第一种可能开始，逐条向其他编码光进行搜索，直到搜索到所有编码光都有相同的计算结果，进而计算得到空间位置；本发明n频编码结构光解码快速算法，可以实现快速搜索解码。
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公开(公告)号：CN104075669A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410147161.3
申请日：2014-04-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明提供了一种用于复杂表面编码光测量的容错编解码方法。本发明编码时，设定相移周期长度lp为格雷码周期长度lg的2倍，即；设定相移起始点Op相对于格雷码起始点Og滞后。解码时，利用容错式求得被测点编码空间位置，避免了格雷码值错误对被测点编码空间位置的影响。本发明避免了由于复杂表面干扰导致的图像信息提取误差，从而避免了测量粗大误差、提高了编码光三维测量的抗复杂表面干扰能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103913130A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410147154.3
申请日：2014-04-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明提供了一种用于视觉三维测量组合编解码的容错方法。本发明将编解码过程转换到归一化空间进行，便于计算；通过归一化因子映射可在测量空间中任意尺度编解码。编码时，设定模拟码周期长度为2，数字码周期长度为1；设定模拟码起始点相对于数字码起始点滞后0.5。解码时，利用容错式求得组合码值，避免了最易出错的数字码值对组合码值的影响。本发明在整个编码空间内，修正了由数字码值错误带来的组合码值错误，从而避免了测量粗大误差；也即，避免了由图像信息提取误差带来的测量粗大误差。
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公开(公告)号：CN119180983A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411206298.1
申请日：2024-08-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N20/20
Abstract: 本发明提出基于XGBoost和域自适应的高光谱图像农作物跨场景分类方法，属于图像分类技术领域。首先，将不同场景的高光谱图像数据集输入深度嵌入模型，将高光谱数据嵌入低维空间以捕捉其内在结构和分布，使相似光谱的表示更加接近。然后，引入置信域自适应技术，通过判别器模型减少不同场景特征分布的差异，去除噪声样本，加强特征分布对齐。最后，本发明通过投票组合策略集成多个基分类器，减少单个分类器的偏差，提升泛化能力和鲁棒性。在Houston数据集上，该方法优于传统方法和主流域自适应模型，尤其在经济作物的Grass healthy和Grass stressed类别上效果显著提升。
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公开(公告)号：CN117781922A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311818173.X
申请日：2023-12-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/22
Abstract: 一种结构光深度成像仪结构参数校正方法属于结构光三维测量技术领域。该方法包括以下步骤：先构建结构光深度成像仪的解析成像模型；再构建结构光深度成像仪的深度成像误差模型；第三，在结构参数附加不同误差时获取标准平面最大深度测量值；第四，获取结构参数附加不同误差时标准平板最大深度的测量误差平均值；第五，获取最大深度下的深度成像误差模型参数；第六，获取结构参数无附加误差时标准平板最大深度的测量误差平均值；第六，获取结构参数自身误差；最后，得到结构参数校正后的解析成像模型和深度测量值。本发明有益效果在于：相比现有结构光深度成像仪，本发明方法得到了更准确的结构参数，显著减小了结构参数误差所导致的深度测量误差。
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公开(公告)号：CN109178330B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201811128728.7
申请日：2018-09-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B64D47/08
Abstract: 本发明公开了一种无人机搭载相机固定支架，包括基座与第一限位柱，所述基座的内部设置成空心结构，所述基座的上面开设有通槽，且通槽的下端与空心结构相连通，所述第一限位柱位于基座的上面，且第一限位柱的下面中间处连接有支柱，所述支柱的另一侧连接有电动推杆，且电动推杆的另一端连接在基座内部另一侧的内壁上，所述支柱的下端连接有第二限位柱，且第二限位柱的一部通过基座外壳延伸至空心结构的内部，本发明所述的一种无人机搭载相机固定支架，设有Y型弹片、通槽和电动推杆，便于相机固定支架与无人机的连接与固定，能够使限位柱在基座上移动，可以推动支柱与之相连接的限位柱在基座上移动，适用于不同的无人机。
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公开(公告)号：CN116797473A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310344272.2
申请日：2023-04-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了图像处理技术领域的一种基于注意力机制的深度学习图像去雾方法，包括以下步骤：S1：从数据集RESIDE中获取待处理有雾图像样本；S2：构建包括多注意力融合模块的图像去雾网络模型；S3：将待处理有雾图像样本输进包括多注意力融合模块的图像去雾网络模型络，加载训练好的样本参数后，输出清晰的图像；融合了空间注意力、通道注意力和像素注意力机制的多注意力融合模块，取得了较好的去雾效果；产生的去雾结果比较自然，且鲁棒性强，适用范围广，可同时应用于室内和自然场景的去雾中，不需要后处理步骤。
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