公开(公告)号：CN110072040A

公开(公告)日：2019-07-30

申请号：CN201910322834.7

申请日：2019-04-22

Applicant: 东华大学

Inventor： 汪俊亮 ,  王虎勇 ,  唐云卿 ,  赵树煊 ,  张洁

IPC: H04N5/225 ,  F16M13/04 ,  F16M11/22 ,  F16M11/04

Abstract: 本发明涉及一种基于树莓派的图像采集装置，其特征在于，包括水平布置的取景框，在取景框的左、右两侧杆件上分别设有一个可自由滚动的滚筒，在取景框的后侧杆件的中部设有竖直布置的L型手持拍摄柄，L型手持拍摄柄的竖直部分与取景框固定连接，在L型手持拍摄柄的水平部分的端部设有安装架，树莓派SoC微电脑固定在安装架上，安装架的底部设有相机支架，摄像头固定在相机支架上，摄像头位于取景框的正上方，摄像头通过摄像头连接线与树莓派SoC微电脑相连。本发明的有益效果是：本发明能够采集有效的面料图像信息，设备小巧便携，且操作简单，能够有效提高面料图像效率。

公开(公告)号：CN111553898A

公开(公告)日：2020-08-18

申请号：CN202010345964.5

申请日：2020-04-27

Applicant: 东华大学

Inventor： 陈广锋 ,  唐云卿 ,  王军舟 ,  周敏飞

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的面料疵点检测方法，主要针对传统面料疵点检测方法受光照影响较大且检测效率低的问题。本方法首先将面料疵点数据分为训练集与测试集，采用高斯滤波、光照均衡化和随机调整图像亮度相结合的图像处理方法对数据集进行预处理，提高了面料疵点检测模型对光照的抗干扰能力，再利用聚类算法获得模型训练时需要的面料疵点候选框尺寸，在此基础上设计针对面料疵点检测的卷积神经网络，提高了对面料疵点的特征提取能力，通过设计损失函数并对设计的卷积神经网络进行训练获得面料疵点检测模型，并利用模型对面料疵点进行检测。本发明能够实现对面料疵点的快速检测并且具有很高的检测精度，且检测性能受光照的影响较小。

公开(公告)号：CN111553853A

公开(公告)日：2020-08-18

申请号：CN202010287749.4

申请日：2020-04-13

Applicant: 东华大学

Inventor： 陈广锋 ,  王军舟 ,  余立潮 ,  唐云卿

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于雾线先验的图像去雾方法，采用改进的大气光值，透射率多重修正的方法，保证去雾后的图像，去雾程度高，具有良好的视觉效果。相对于传统的先验去雾方法，本发明利用非局部总广义变分正则化的方法估算初始透射率，来解决雾线中像素相似性以及初始透射率估算不准确问题。随后利用边窗滤波算法对初始透射率进行优化，从而确保去雾后的图像具有丰富的纹理和边缘信息，并且解决了色彩偏移等问题。同时使用图像弱暗通道的方法估算大气光值，使得大气光值更准确，从而达到实用性和有效性的去雾效果。