-
公开(公告)号：CN110763692B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201911048722.3
申请日：2019-10-29
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N21/89 , G01N21/892 , G01N21/88 , G06T7/00 , G06T7/10
Abstract: 本发明属于工业自动化技术领域，具体为一种带钢毛刺检测系统。本发明系统由一对红外遮断式传感器、摄像头以及上位机组成；红外遮断式传感器的输出端与摄像头的触发输入端相连；摄像头与上位机相连；传感器放置于合适的位置，固定；钢卷由输送带传输经过规定位置，红外遮断式传感器的红外光被钢卷遮断，传感器发出触发信号，摄像头工作，经过一定时间的延迟后拍摄钢卷的截面图，并将该图像传输给上位机。通过上位机中的毛刺检测算法检测钢卷上是否存在毛刺，整个过程完全自动化。本发明可以有效降低工厂的人力成本，做到检测工段无人化。
-
公开(公告)号：CN110763692A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911048722.3
申请日：2019-10-29
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N21/89 , G01N21/892 , G01N21/88 , G06T7/00 , G06T7/10
Abstract: 本发明属于工业自动化技术领域，具体为一种带钢毛刺检测系统。本发明系统由一对红外遮断式传感器、摄像头以及上位机组成；红外遮断式传感器的输出端与摄像头的触发输入端相连；摄像头与上位机相连；传感器放置于合适的位置，固定；钢卷由输送带传输经过规定位置，红外遮断式传感器的红外光被钢卷遮断，传感器发出触发信号，摄像头工作，经过一定时间的延迟后拍摄钢卷的截面图，并将该图像传输给上位机。通过上位机中的毛刺检测算法检测钢卷上是否存在毛刺，整个过程完全自动化。本发明可以有效降低工厂的人力成本，做到检测工段无人化。
-
公开(公告)号：CN1288912C
公开(公告)日：2006-12-06
申请号：CN200410067593.X
申请日：2004-10-28
Applicant: 复旦大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明为一种运用“自适应码流分配”的基于树状结构的视频图像压缩改进方法。该算法能有效地提高基于树状结构的SPIHT算法的编码效率。SPIHT是一种简单、高效的压缩编码算法，但是该算法存储空间需求大，不利于硬件实现，一直阻碍着它进一步的发展和应用。文献[2]提出了一种基于树状结构的SPIHT编码算法，大大节省了计算过程中的内存使用，实现了SPIHT算法的硬件移植，本发明在文献[2]的基础上提出了“自适应码流分配”优化方法，大大提高了重建图像的峰值信噪比(PSNR)指标，克服了基于树状结构的SPIHT算法图像质量明显下降的缺点。试验结果表明，改进后的基于树状结构的SPIHT视频图像压缩算法能用较少的存储空间，达到与标准算法基本相当(甚至在某些情况下更好)的视频图像压缩效果。
-
公开(公告)号：CN1281065C
公开(公告)日：2006-10-18
申请号：CN200410018507.6
申请日：2004-05-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明为一种基于树状结构的等级树集合划分(SPIHT)视频图像压缩方法。编码端首先通过离散小波变换得到图像能量在时频率域上的分布；根据小波系数之间的相关性，将各级的小波系数按照树状结构进行划分；然后对每棵树的小波系数分别进行SPIHT编码，编码结果分别暂时存放在编码端；最后将每棵树的编码结果合成为一个码流用于存储或者传输。解码过程为编码过程的逆过程。本发明在不消耗多余计算量的前提下，大大节省计算过程中的内存使用，从而适应视频流实时高效的压缩，特别适用于硬件实现的专用系统，是用较少的存储空间，就能实现高压缩比和低失真度的视频压缩。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1581977A
公开(公告)日：2005-02-16
申请号：CN200410018507.6
申请日：2004-05-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明为一种基于树状结构的等级树集合划分(SPIHT)视频图像压缩方法。编码端首先通过离散小波变换得到图像能量在时频率域上的分布；根据小波系数之间的相关性，将各级的小波系数按照树状结构进行划分；然后对每棵树的小波系数分别进行SPIHT编码，编码结果分别暂时存放在编码端；最后将每棵树的编码结果合成为一个码流用于存储或者传输。解码过程为编码过程的逆过程。本发明在不消耗多余计算量的前提下，大大节省计算过程中的内存使用，从而适应视频流实时高效的压缩，特别适用于硬件实现的专用系统，是用较少的存储空间，就能实现高压缩比和低失真度的视频压缩。
-
公开(公告)号：CN1564604A
公开(公告)日：2005-01-12
申请号：CN200410017558.7
申请日：2004-04-08
Applicant: 复旦大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明为一种基于树状结构的等级树集合划分(SPIHT)视频图像压缩方法。编码端首先通过离散小波变换得到图像能量在时频率域上的分布，根据小波系数之间的相关性，将各级的小波系数按照树状结构进行划分；然后对每棵树的小波系数分别进行SPIHT编码，编码结果分别暂时存放在编码端；最后将每棵树的编码结果合成为一个码流用于存储或者传输。解码过程为编码过程的逆过程。本发明在不消耗多余计算量的前提下，大大节省计算过程中的内存使用，从而适应视频流实时高效的压缩，特别适用于硬件实现的专用系统，用较少的存储空间，就能实现高压缩比和低失真度的视频压缩。
-
公开(公告)号：CN1312933C
公开(公告)日：2007-04-25
申请号：CN200410067594.4
申请日：2004-10-28
Applicant: 复旦大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明为一种高性能的、基于树状结构的视频图像压缩编码改进方法。SPIHT是一种简单、高效的压缩编码算法，但是该算法存储空间需求大，不利于硬件实现，一直阻碍着它进一步的发展和应用。文献[2]提出了一种基于树状结构的SPIHT编码算法，本文在此基础上引入了“截断阈值估计”技术，对其进行改进，进一步降低SPIHT编码算法实现时所需的内存使用量，提高编码速度，使SPIHT算法更易于实现。实验证明，该方法可以在不影响压缩效果的前提下，更有效地降低算法实现所需的存储空间，减少时间消耗，解决SPIHT硬件移植难的问题。
-
公开(公告)号：CN1604649A
公开(公告)日：2005-04-06
申请号：CN200410067594.4
申请日：2004-10-28
Applicant: 复旦大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明为一种高性能的、基于树状结构的视频图像压缩编码改进方法。SPIHT是一种简单、高效的压缩编码算法，但是该算法存储空间需求大，不利于硬件实现，一直阻碍着它进一步的发展和应用。文献[2]提出了一种基于树状结构的SPIHT编码算法，本文在此基础上引入了“截断阈值估计”技术，对其进行改进，进一步降低SPIHT编码算法实现时所需的内存使用量，提高编码速度，使SPIHT算法更易于实现。实验证明，该方法可以在不影响压缩效果的前提下，更有效地降低算法实现所需的存储空间，减少时间消耗，解决SPIHT硬件移植难的问题。
-
公开(公告)号：CN1604648A
公开(公告)日：2005-04-06
申请号：CN200410067593.X
申请日：2004-10-28
Applicant: 复旦大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明为一种运用“自适应码流分配”的基于树状结构的视频图像压缩改进方法。该算法能有效地提高基于树状结构的SPIHT算法的编码效率。SPIHT是一种简单、高效的压缩编码算法，但是该算法存储空间需求大，不利于硬件实现，一直阻碍着它进一步的发展和应用。文献[2]提出了一种基于树状结构的SPIHT编码算法，大大节省了计算过程中的内存使用，实现了SPIHT算法的硬件移植，本发明在文献[2]的基础上提出了“自适应码流分配”优化方法，大大提高了重建图像的峰值信噪比(PSNR)指标，克服了基于树状结构的SPIHT算法图像质量明显下降的缺点。试验结果表明，改进后的基于树状结构的SPIHT视频图像压缩算法能用较少的存储空间，达到与标准算法基本相当(甚至在某些情况下更好)的视频图像压缩效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.02 seconds)
