-
公开(公告)号：CN106896454A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710231819.2
申请日：2017-04-11
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G02B6/4204 , G02B6/32
Abstract: 本发明具体涉及一种基于方形小孔阵列与微透镜阵列的光学图像耦合方法，属于光电技术领域。该方法利用微透镜阵列对近距离物面成像，利用两级小孔阵列实现对非对应成像区域光的遮挡和吸收，再通过一层微透镜阵列得到完整的正立像，并经光电探测器阵列进行光电转换，获得模拟/数字图像信号。最终，实现大面阵、低失真的微距光学图像耦合。
-
公开(公告)号：CN106896454B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710231819.2
申请日：2017-04-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于方形小孔阵列与微透镜阵列的光学图像耦合方法，属于光电技术领域。该方法利用微透镜阵列对近距离物面成像，利用两级小孔阵列实现对非对应成像区域光的遮挡和吸收，再通过一层微透镜阵列得到完整的正立像，并经光电探测器阵列进行光电转换，获得模拟/数字图像信号。最终，实现大面阵、低失真的微距光学图像耦合。
-
公开(公告)号：CN107657627B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201710733989.0
申请日：2017-08-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脑记忆机制的时空上下文目标跟踪方法。该方法将人脑记忆机制的视觉信息处理认知模型引入到STC方法的时空关系模型更新过程，使得每个模板都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三个空间的传输和处理，形成基于记忆的模型更新策略。通过记忆先前出现的场景，使得该方法在当前目标发生光照变化、姿态突变、遮挡、短暂消失后重现等问题时依然能持续鲁棒的跟踪。此外，在根据时空上下文信息计算置信图时，设置N个目标中心位置候选点，从中选取与目标模板相似度最大的目标中心位置作为最终跟踪结果，从而减少了置信图引起的误差，提高了跟踪精度。最终，形成一种精度高、鲁棒性强的运动目标跟踪方法。
-
公开(公告)号：CN107657627A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710733989.0
申请日：2017-08-24
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06T7/248 , G06T7/262 , G06T7/277 , G06T2207/10016 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明公开了一种基于人脑记忆机制的时空上下文目标跟踪方法。该方法将人脑记忆机制的视觉信息处理认知模型引入到STC方法的时空关系模型更新过程，使得每个模板都要经过瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三个空间的传输和处理，形成基于记忆的模型更新策略。通过记忆先前出现的场景，使得该方法在当前目标发生光照变化、姿态突变、遮挡、短暂消失后重现等问题时依然能持续鲁棒的跟踪。此外，在根据时空上下文信息计算置信图时，设置N个目标中心位置候选点，从中选取与目标模板相似度最大的目标中心位置作为最终跟踪结果，从而减少了置信图引起的误差，提高了跟踪精度。最终，形成一种精度高、鲁棒性强的运动目标跟踪方法。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.017 seconds)
