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公开(公告)号：CN109668897A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201910160191.0
申请日：2019-03-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种环状精密零件表面微型缺陷的视觉检测系统，包括遮光箱以及用于放置待测零件的传送平台，所述传送平台贯穿的穿过遮光箱，遮光箱内设有灯光模块、视觉检测模块以及控制模块；灯光模块包括一个以上的光源；视觉检测模块包括图像采集装置、偏光镜头、检测软件以及处理器；控制模块包括单片机、继电器以及电机，继电器连接光源，电机连接偏光镜头。本发明实现了环状精密零件表面微型缺陷的自动检测，分类与缺陷深度的估计，有效减少零件自身纹理和微小划痕对缺陷检测的不利影响；提高了检测效率，降低了精密零件的不良率，降低了工作强度。
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公开(公告)号：CN108093221A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711445383.3
申请日：2017-12-27
Applicant: 南京大学
CPC classification number: H04N7/18 , G06T3/4038 , G06T2207/10016 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种基于缝合线的实时视频拼接方法，包括：分别读取两路监控视频第一帧作为模板帧；提取模板帧上特征点并进行特征点匹配，初步筛选匹配点集；利用RANSAC(随机抽样一致性)算法筛选出可靠的匹配点集，由此计算变换矩阵；利用变换矩阵对两帧图像进行配准，通过角点变换前后的坐标计算出重叠区域、非重叠区域和最终完整图像大小；根据重叠区域颜色强度和几何结构计算缝合线，缝合重叠区域，拼接非重叠区域，计算拼接后完整图像；对视频后续帧利用已经求得的变换矩阵和缝合线进行拼接，此过程利用CUDA平台并行加速实现。
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公开(公告)号：CN105654534B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201511016330.0
申请日：2015-12-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种学术海报自动排版生成方法，包括以下步骤：1)学术论文摘要，根据学术论文的不同章节对学术论文进行划分，进而对划分出的不同部分进行摘要；2)面板特征推断，根据每个章节的文字、图片等信息，利用概率图模型学习出学术海报中每个面板的特征，包括大小、形状；3)整体排版，根据机器学习得到的面板特征，自动设计出最适合的面板排版方案；4)局部排版，根据每个面板所应包含的文字和图片，推断每个图片在相应面板中的大小和位置信息；5)生成学术海报，根据前面步骤学习推断得到的信息，先生成latex文件，然后通过WinEdt工具编译生成PDF文件。
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公开(公告)号：CN103955960B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410107055.2
申请日：2014-03-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了基于单幅输入图像的图像视点变换方法，包含以下步骤：步骤1，交互扣取图像中包含的方体结构以及标注图像中的特征线；步骤2，利用针孔相机成像原理结合方体物体的空间特性重建一个三维场景，在视点变换时，该三维场景可以完全模拟真实三维场景；步骤3，在不改变焦距的前提下，通过视点转换，将重建的三维场景重投影到新视点对应的像平面；步骤4，依据交互约束对图像进行带约束的Delaunay三角网格化；步骤5，使用步骤3重投影得到的场景主题结构约束作为变形驱动，利用求解能量方程的方法对步骤4形成的网格变形能量方程求解；步骤6，利用求解所得目标网格，将原图像中与之对应的网格纹理一一贴图过来生成目标图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103985136A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410107054.8
申请日：2014-03-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法，包括以下步骤：指定第一帧图像中的目标，提取特征点；对局部区域图像进行变换；对每个变换后图像的特征点提取尺度不变特征描述向量，构成特征向量集；采用线性子空间逼近特征向量集；在下一帧中提取目标临近区域特征点尺度不变特征描述；将下一帧中提取的特征点与当前帧的特征流型集合以及候选特征点集合中的元素进行匹配，生成匹配关系；根据匹配关系计算连续两帧匹配点之间的单应变换矩阵；对目标区域顶点坐标进行单应变换，计算出目标的位移；更新并记录目标位置，更新特征流型集合及候选特征点集合；若下一帧非最后一帧，移动至下一帧；否则，结束。
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公开(公告)号：CN103955960A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410107055.2
申请日：2014-03-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单幅输入图像的图像视点变换方法，包含以下步骤：步骤1，交互扣取图像中包含的方体结构以及标注图像中的特征线；步骤2，利用针孔相机成像原理结合方体物体的空间特性重建一个三维场景，在视点变换时，该三维场景可以完全模拟真实三维场景；步骤3，在不改变焦距的前提下，通过视点转换，将重建的三维场景重投影到新视点对应的像平面；步骤4，依据交互约束对图像进行带约束的Delaunay三角网格化；步骤5，使用步骤3重投影得到的场景主题结构约束作为变形驱动，利用求解能量方程的方法对步骤4形成的网格变形能量方程求解；步骤6，利用求解所得目标网格，将原图像中与之对应的网格纹理一一贴图过来生成目标图像。
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公开(公告)号：CN103942794A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410153439.8
申请日：2014-04-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于置信度的图像协同抠图方法，旨在对多张拥有轻微形变的前景与较大差异背景的图像进行协同扣图。该方法采用协同分割算法对多张图像进行前背景分割，通过形态学操作取得将每张图像标记为前景、背景与待求解区域的掩膜，然后使用源图像和掩膜对每张源图像采用已有的单张普通抠图方法进行抠图，对抠图结果进行置信度量，然后对所有图像待求解区域的像素点进行匹配，继而在匹配的基础上定义一个全局优化函数以使得所有图像协同提升抠图效果，旨在由高置信度区域向与其匹配的低置信度区域进行抠图结果传播，以使得相对应的低置信度区域获得更为精确的抠图结果。该方法的输入为多张图像，输出则是多张图像的抠图结果。
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公开(公告)号：CN101859326A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010195710.6
申请日：2010-06-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种图像检索方法，包括训练和检索两个部分；所述训练部分包括以下步骤：特征点的提取；特征点的补充和匹配关系的确定；同类点集的生成；特征点集聚类；图像数据库中每幅图像特征矢量的生成；所述检索部分包括以下步骤：提取待检索图片的特征点，生成特征点集；计算各个特征点描述子向量到各个聚类中心的距离，以最小距离确定当前特征点所属聚类；计算待检索图片的特征点所属各个聚类的频数ni；基于待检索图片的特征点所属聚类的频数ni和所述的各聚类的概率对数wi生成一个特征矢量并单位化；计算待检索图片的特征矢量到图片库各图像特征矢量的欧拉距离，选取距离最小的图像输出为检索结果。
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公开(公告)号：CN118506351A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410568705.7
申请日：2024-05-09
Applicant: 南京大学
IPC: G06V20/64 , G01B11/24 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/80 , G06T3/4007 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种图像信息辅助的三维物体检测方法，包括如下步骤：步骤1，对包含待检测三维物体的点云及其对应的图像分别进行特征提取；步骤2，基于分块自注意力机制对点云和图像的特征进行融合，得到融合后的多模态特征；步骤3，基于融合后的多模态特征，生成前景点掩码并以此进行偏重前景的多尺度特征提取，得到点云在不同分辨率下的特征图；步骤4，生成目标检测提案，即基于三最近邻插值方法对不同分辨率下的特征图进行插值，使用多层感知机将插值得到的特征与多模态特征融合，并送入两阶段的检测模块，从而生成目标检测提案，完成所述的图像信息辅助的三维物体检测。
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