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公开(公告)号：CN113610912A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110931555.8
申请日：2021-08-13
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏华图矿业科技有限公司
Abstract: 本发明是一种三维场景重建中低分辨率图像单目深度估计系统及方法，方法包括：步骤1、构建适合EDSR训练的数据库K‑DIV2K数据集；步骤2、采用数据集分别训练EDSR放大2倍、放大3倍和4倍模型，得到具有不同放大能力的超分辨率放大模块；步骤3、将得到的超分辨率放大模块进行多尺度深度预测，得到12个尺度的输入图片；步骤4、将步骤3中其中九个尺度的输入图片送到单目深度估计网络架构中，采用空洞卷积提取图像中的特征图，最终恢复出深度信息图。本发明提升了EDSR模型的泛化能力，使其能在KITTI数据集上得到较好的超分放大效果，提升了模型的在低分辨率输入图像下的特征提取能力和深度估计能力。
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公开(公告)号：CN113592718A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110924404.X
申请日：2021-08-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明是一种基于多尺度残差网络的矿井图像超分辨率重建方法及系统，该系统是通过图像超分辨率重建模型将低分辨率图像重建为高分辨率图像，图像超分辨率重建模型由浅层特征提取模块、深层特征提取模块和特征重建模块组成，深层特征提取模块由m个融合多尺度卷积、卷积注意力机制和残差连接的多尺度残差注意力组和一个特征融合层组成，整个特征提取模块采用简化后的密集网络将提取到的浅层特征和不同层次的深层特征传送到特征融合层进行特征融合。该矿井图像超分辨率重建方法包括如下步骤：提取图像浅层特征、深层特征，将提取到的浅层和深层特征进行融合，图像重建。本发明能够更有效的利用特征信息，可以有效防止图像特征信息丢失。
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公开(公告)号：CN113554572A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110931806.2
申请日：2021-08-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进Retinex的图像增强方法和系统，其主要的目的是解决传统Retinex增强方法的效果差，速度慢，效率低等问题，可以较好地解决图像细节和颜色保真度的冲突问题，改善光晕现象，所述装置包括图像采集单元，基于华为海思Hi3519AV100处理器的FEA3519A‑C图像处理核心板，PC端控制单元和图像输出模块。
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公开(公告)号：CN107945111B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201711143013.4
申请日：2017-11-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SURF特征提取结合CS‑LBP描述符的图像拼接方法，包括以下步骤：获取待拼接图像；使用SURF提取待拼接图像的特征点信息；求取上述每个特征点的Harr描述符和CS‑LBP描述符；利用上述得到的Harr描述符和CS‑LBP描述符，确定待拼接图像的特征点匹配对；利用平滑的渐入渐出法对匹配后的图像进行融合，得到拼接图像。CS‑LBP采用中心对称比较方法，相对于传统LBP更简化，运行效率更高；SURF和CS‑LBP结合方法在保持SURF速度快、可以实时处理的基础上，对大面积旋转、光照复杂图像的拼接效果良好。
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公开(公告)号：CN107784651B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201711047982.X
申请日：2017-10-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊检测加权的模糊图像质量评价方法。包括以下步骤：对待评价图像进行边缘检测，得到边缘像素点；对上述图像进行分块，并将划分的图像块分为边缘块和平滑块；利用上述各边缘像素点的局部标准差和权值，得到整个图像的质量分数。本发明利用反映人眼视觉信息的模糊检测概率对各边缘像素点的局部标准差进行加权，能够很好得反映人眼视觉信息，提高了客观评价方法与主观图像质量评价方法的一致性，同时将低于最小可见模糊的边缘像素点权值设为零，评价指标具有更强的针对性，质量评价的准确度更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110716556A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911118902.4
申请日：2019-11-15
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏博一矿业科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种煤矿井下轨道式大倾角巡检机器人，包括控制箱总成，所述控制箱总成位于巡检机器人前部，提供动力控制和视觉识别的检测控制；机架总成，所述机架总成用于固定限速器、张紧总成和导向总成，所述限速器在巡检机器人速度大于设置值时，限速器抱死，所述张紧总成用于张紧皮带驱动，所述导向总成实现巡检机器人在轨道上的导向；电池箱总成，所述电池箱总成为巡检机器人提供动力，采用无线充电方式；提升架总成，所述提升架总成用于安装下部相机，实现下皮带的巡检。本发明专利所提出的智能巡检机器人可实时采集、传输、识别设备沿线的图像，动态监测胶带输送机的上部异物，实时监测巷道内烟雾和粉尘情况。
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公开(公告)号：CN110312124A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910700754.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04N17/00 , H04N19/86 , H04N19/176 , H04N19/137 , G06T7/13 , G06T7/246
Abstract: 本发明涉及一种基于显著性多特征融合的移动巡检视频质量修正方法，属于视频质量修正技术领域，解决了现有技术无法对移动巡检视频进行有效的质量评价并修正的问题。该方法包括如下步骤：对移动巡检视频中任一包括待检测物体的静止图像进行分块，确定包含待检测物体识别特征的所有宏块，以及各宏块的显著性因子；使用每个宏块分别遍历移动巡检视频中其他图像，获得各帧图像中与该宏块最相似的图像块，进而获得各宏块的运动矢量，以及每一帧图像的显著性矩阵；根据获得的显著性矩阵，确定移动巡检视频的块效应特征值、模糊效应特征值和信息熵特征值；建立视频质量评价模型，判断视频质量是否合格，如果不合格，修正摄像头参数，直到合格为止。
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公开(公告)号：CN105023278B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510378628.X
申请日：2015-07-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提供一种基于光流法的运动目标跟踪方法及系统，所述方法包括提供视频图像并对所述图像进行预处理生成预处理图像；对预处理图像进行边缘检测以及利用光流法对预处理图像进行提取目标信息，并根据边缘检测的信息和提取到的目标信息融合生成完整的运动目标；利用光流法对所述运动目标进行估计分析且采用基于特征点轨迹的向前向后误差算法对剔除由于光照产生的错误匹配点；创建模板图像并进行模板图像匹配对运动目标进行跟踪。本发明实施例的基于光流法的运动目标跟踪方法及系统具有运动目标提取准确完整，并且能够实现长时间的稳定跟踪的优点。
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公开(公告)号：CN104243991B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201410536223.X
申请日：2014-10-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04N19/154 , H04N19/80 , H04N19/513 , H04N19/56
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种边信息生成方法及装置，以提高生成的边信息的准确度。一种边信息生成方法，包括：获取编码端输出的视频图像中时域毗邻的各关键帧，其中，所述关键帧是在所述图像中基于人眼特征获取的，在所述两相邻关键帧中间具有插值帧；获取所述关键帧中相邻两关键帧的前向运动矢量；对于任一插值帧，根据所述插值帧的信息以及所述插值帧的相关关键帧的前向运动矢量进行运动补偿，生成边信息。
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公开(公告)号：CN107945111A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711143013.4
申请日：2017-11-17
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06T3/4038 , G06K9/4671 , G06T5/50 , G06T7/337 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明涉及一种基于SURF特征提取结合CS-LBP描述符的图像拼接方法，包括以下步骤：获取待拼接图像；使用SURF提取待拼接图像的特征点信息；求取上述每个特征点的Harr描述符和CS-LBP描述符；利用上述得到的Harr描述符和CS-LBP描述符，确定待拼接图像的特征点匹配对；利用平滑的渐入渐出法对匹配后的图像进行融合，得到拼接图像。CS-LBP采用中心对称比较方法，相对于传统LBP更简化，运行效率更高；SURF和CS-LBP结合方法在保持SURF速度快、可以实时处理的基础上，对大面积旋转、光照复杂图像的拼接效果良好。
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