公开(公告)号：CN118250573B

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410658444.8

申请日：2024-05-27

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 韩静 ,  可欣 ,  赵壮 ,  陆骏 ,  吴梓剑 ,  张杰 ,  蒋琦 ,  焦俊勇

IPC: H04N23/741 ,  H04N23/84 ,  H04N23/951 ,  H04N23/55

Abstract: 本发明公开了一种基于彩色窄带滤光的单曝光高动态融合成像方法，包括以下步骤：一：利用窄带滤光片在成像前获得量子效率不同的三色光进入相机，得到三色光的单曝光图像；二：根据相机的传感器的像素排布特征，对步骤一得到的所述单曝光图像提取三种曝光响应的图像序列；三：对三种曝光响应的图像序列分别进行图像增强；四：利用图像融合网络模型SFD‑MEF对增强后的三种曝光响应的图像序列进行图像融合。本发明的基于彩色窄带滤光的单曝光高动态融合成像方法通过加装特定波段窄带滤光片，单次曝光时间内即可获得多张不同响应图片，并利用图像融合网络模型进行融合，可以处理动态场景并且在极端环境下具有优异的图像融合质量。

公开(公告)号：CN118250573A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410658444.8

申请日：2024-05-27

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 韩静 ,  可欣 ,  赵壮 ,  陆骏 ,  吴梓剑 ,  张杰 ,  蒋琦 ,  焦俊勇

IPC: H04N23/741 ,  H04N23/84 ,  H04N23/951 ,  H04N23/55

Abstract: 本发明公开了一种基于彩色窄带滤光的单曝光高动态融合成像方法，包括以下步骤：一：利用窄带滤光片在成像前获得量子效率不同的三色光进入相机，得到三色光的单曝光图像；二：根据相机的传感器的像素排布特征，对步骤一得到的所述单曝光图像提取三种曝光响应的图像序列；三：对三种曝光响应的图像序列分别进行图像增强；四：利用图像融合网络模型SFD‑MEF对增强后的三种曝光响应的图像序列进行图像融合。本发明的基于彩色窄带滤光的单曝光高动态融合成像方法通过加装特定波段窄带滤光片，单次曝光时间内即可获得多张不同响应图片，并利用图像融合网络模型进行融合，可以处理动态场景并且在极端环境下具有优异的图像融合质量。

公开(公告)号：CN113884027B

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202111458588.1

申请日：2021-12-02

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 韩静 ,  韩博文 ,  于浩天 ,  郑东亮 ,  蒋琦 ,  冮顺奎 ,  张明星 ,  施继玲 ,  王晓颖

IPC: G01B11/25 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于自监督深度学习的几何约束相位展开方法，属于图像处理技术领域。包括如下步骤：S1：通过三维测量系统采集原始的待测物体的条纹图片并计算得到包裹相位图以及背景光强图像，并通过标定得到系统中投影仪与相机的标定参数；S2：将S1中的包裹相位图和背景光强图通过卷积神经网络转换成展开相位所需的条纹级次的图像；S3：将S2中的条纹级次图像经过相位深度映射与相应的系统标定参数计算得到精确的三维信息。本发明可以解决基于监督学习进行相位展开存在的泛化能力低、强数据依赖的问题。

公开(公告)号：CN113884027A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111458588.1

申请日：2021-12-02

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 韩静 ,  韩博文 ,  于浩天 ,  郑东亮 ,  蒋琦 ,  冮顺奎 ,  张明星 ,  施继玲 ,  王晓颖

IPC: G01B11/25 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于自监督深度学习的几何约束相位展开方法，属于图像处理技术领域。包括如下步骤：S1：通过三维测量系统采集原始的待测物体的条纹图片并计算得到包裹相位图以及背景光强图像，并通过标定得到系统中投影仪与相机的标定参数；S2：将S1中的包裹相位图和背景光强图通过卷积神经网络转换成展开相位所需的条纹级次的图像；S3：将S2中的条纹级次图像经过相位深度映射与相应的系统标定参数计算得到精确的三维信息。本发明可以解决基于监督学习进行相位展开存在的泛化能力低、强数据依赖的问题。