公开(公告)号：CN117292150A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311236222.9

申请日：2023-09-25

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨毅 ,  杨殿一 ,  唐家栋 ,  高宇

IPC: G06V10/50 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种基于自适应圆形采样与扇形分块的鱼眼图像特征提取方法，首先根据原始鱼眼图像的分辨率以及图像中有效区域的半径大小计算圆形采样点的位置，然后通过双线性插值的方法计算得到采样点的像素信息；根据扇形区域大小对图像进行扇形分块，依据每个扇形区域的表达式确定其所包含的采样点信息，实现图像的扇形分块；随后将扇形分块中的像素信息通过全连接神经网络进行特征提取，生成高维特征向量；本发明的特征提取方式更加符合鱼眼图像的畸变分布规律，并能过滤掉鱼眼图像中的无效像素信息，提升模型对全局与局部特征的建模能力，能够更好地实现鱼眼图像的特征提取，为鱼眼图像下的分类、检测等任务的研究提供便利。

公开(公告)号：CN118262050A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410391891.1

申请日：2024-04-02

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨毅 ,  唐家栋 ,  高宇

IPC: G06T17/00 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于生成式场景图像的稀疏视图三维重建方法，属于视觉三维重建领域；该方法首先根据原始场景图像与唯一标识符微调预训练条件去噪扩散模型，然后训练神经辐射场，建立神经辐射场渲染图像与原始输入图像的重建误差损失函数；根据得到的渲染图像和唯一标识符对条件去噪扩散模型执行去噪过程得到生成图像，建立渲染图像与生成图像的扩散误差损失函数；最后建立相似度评估函数，并扩充扩散模型微调数据集；交替训练扩散模型和神经辐射场；该发明将扩散模型及其微调技术引入稀疏视图三维重建过程，使微调后的扩散模型生成的图像与真实场景相符，并用以扩充原始数据集来训练神经辐射场，有效改善因稀疏性带来的模糊和伪影问题。