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公开(公告)号：CN118279176B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410674750.0
申请日：2024-05-29
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本发明公开一种散斑噪声水平估计方法、系统及结构光投影系统，该方法包括：获取待处理图像的第一数字图像，对第一数字图像进行同态变换，以获得基于加性散斑噪声模型描述的第二数字图像；将第二数字图像切分为若干图像块；计算所有图像块构成的数据集的特征值集合；根据特征值集合中各个特征值的大小，将特征值集合分为两组，分别为第一集合和第二集合，其中，第一集合中的任一特征值大于第二集合中的任一特征值，且第二集合中的特征值在统计上符合对称分布；根据第二集合中若干特征值的均值估计待处理图像的散斑噪声水平。基于估计方法，有效降低计算资源的消耗，提高效率，使得对高或低水平的散斑噪声都能够准确估计，并且适用于复杂纹理图像。
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公开(公告)号：CN118279176A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410674750.0
申请日：2024-05-29
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本发明公开一种散斑噪声水平估计方法、系统及结构光投影系统，该方法包括：获取待处理图像的第一数字图像，对第一数字图像进行同态变换，以获得基于加性散斑噪声模型描述的第二数字图像；将第二数字图像切分为若干图像块；计算所有图像块构成的数据集的特征值集合；根据特征值集合中各个特征值的大小，将特征值集合分为两组，分别为第一集合和第二集合，其中，第一集合中的任一特征值大于第二集合中的任一特征值，且第二集合中的特征值在统计上符合对称分布；根据第二集合中若干特征值的均值估计待处理图像的散斑噪声水平。基于估计方法，有效降低计算资源的消耗，提高效率，使得对高或低水平的散斑噪声都能够准确估计，并且适用于复杂纹理图像。
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公开(公告)号：CN117237236B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311497957.7
申请日：2023-11-13
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本申请公开一种条纹图模型优化方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：S1、基于连续多帧图像的各像素设立条纹图模型，条纹图模型的特征参数包括条纹背景光强和振幅、相位以及相移相关参数；S2、分别对每组特征参数创建对应的优化目标函数；S3、利用优化模型逐一对每组特征参数进行优化，在优化其中任一组特征参数时，将该组特征参数作为变量，其他两组特征参数作为已知量，优化模型包括加权最小二乘法模型和神经网络模型；S4、重复步骤S3，直至达到最终收敛条件，输出完成最终优化的各组特征参数。本申请选择用神经网络模型获取加权最小二乘方法的权重系数，解决因为不准确权重系数影响准确权重系数的选择的问题。
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公开(公告)号：CN117237236A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311497957.7
申请日：2023-11-13
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本申请公开一种条纹图模型优化方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：S1、基于连续多帧图像的各像素设立条纹图模型，条纹图模型的特征参数包括条纹背景光强和振幅、相位以及相移相关参数；S2、分别对每组特征参数创建对应的优化目标函数；S3、利用优化模型逐一对每组特征参数进行优化，在优化其中任一组特征参数时，将该组特征参数作为变量，其他两组特征参数作为已知量，优化模型包括加权最小二乘法模型和神经网络模型；S4、重复步骤S3，直至达到最终收敛条件，输出完成最终优化的各组特征参数。本申请选择用神经网络模型获取加权最小二乘方法的权重系数，解决因为不准确权重系数影响准确权重系数的选择的问题。
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