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公开(公告)号:CN111899201A
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN202010826749.7
申请日:2020-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于条件重增强网络的低照度图像增强方法,属于数字图像处理领域。本发明为解决现有低照度图像增强方法中存在的无法同时处理低对比度、低亮度、噪声和颜色退化的问题。本发明提出的增强方法中包含一个条件重增强网络,该网络的输入为低照度图像及其最大值通道图像和其期望最大值通道图像,输出为最终增强图像。期望最大值通道图像在训练阶段通过对监督图像的最大值通道图像添加模糊和噪声或对低照度图像最大值通道图像做色调映射得到,在测试阶段为经过任意图像增强方法处理后的低照度图像的最大值通道图像。本发明可以显著增强低照度图像的亮度、对比度,同时去除噪声并减少颜色失真现象。本发明可以用于低照度图像的增强。
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公开(公告)号:CN112379354A
公开(公告)日:2021-02-19
申请号:CN202011277992.4
申请日:2020-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 一种MEMS扫描激光雷达系统的时间误差自标定方法。本发明为解决现有基于ToF法的MEMS扫描激光雷达中存在时间误差导致的成像畸变及测距误差问题。本发明首先运行待标定MEMS扫描激光雷达,扫描任意非平面非空场景,采集扫描数据,并标定MEMS微镜与激光器之间的同步时间误差;然后运行已标定同步时间误差后的MEMS扫描激光雷达,扫描相应平面并采集N帧扫描数据;标定每一帧数据中的延迟时间误差,对每一帧数据获取的时间误差求平均值,该平均值即为系统延迟时间误差。可利用任意非平面目标来标定MEMS微镜与激光器之间的同步时间误差,可以利用任意平面来标定出射脉冲和接收回波信号之间的系统延迟时间误差。用于扫描激光雷达系统的时间误差的标定。
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公开(公告)号:CN111899201B
公开(公告)日:2022-06-07
申请号:CN202010826749.7
申请日:2020-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于条件重增强网络的低照度图像增强方法,属于数字图像处理领域。本发明为解决现有低照度图像增强方法中存在的无法同时处理低对比度、低亮度、噪声和颜色退化的问题。本发明提出的增强方法中包含一个条件重增强网络,该网络的输入为低照度图像及其最大值通道图像和其期望最大值通道图像,输出为最终增强图像。期望最大值通道图像在训练阶段通过对监督图像的最大值通道图像添加模糊和噪声或对低照度图像最大值通道图像做色调映射得到,在测试阶段为经过任意图像增强方法处理后的低照度图像的最大值通道图像。本发明可以显著增强低照度图像的亮度、对比度,同时去除噪声并减少颜色失真现象。本发明可以用于低照度图像的增强。
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公开(公告)号:CN112379354B
公开(公告)日:2021-09-28
申请号:CN202011277992.4
申请日:2020-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 一种MEMS扫描激光雷达系统的时间误差自标定方法。本发明为解决现有基于ToF法的MEMS扫描激光雷达中存在时间误差导致的成像畸变及测距误差问题。本发明首先运行待标定MEMS扫描激光雷达,扫描任意非平面非空场景,采集扫描数据,并标定MEMS微镜与激光器之间的同步时间误差;然后运行已标定同步时间误差后的MEMS扫描激光雷达,扫描相应平面并采集N帧扫描数据;标定每一帧数据中的延迟时间误差,对每一帧数据获取的时间误差求平均值,该平均值即为系统延迟时间误差。可利用任意非平面目标来标定MEMS微镜与激光器之间的同步时间误差,可以利用任意平面来标定出射脉冲和接收回波信号之间的系统延迟时间误差。用于扫描激光雷达系统的时间误差的标定。
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