-
公开(公告)号：CN113506235A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202111047141.5
申请日：2021-09-08
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明为一种对抗曝光变化的自适应加权光谱重建方法，包括：测量获得训练样本集光谱；拍摄获取训练样本原始格式响应值并进行根多项式扩展；利用伪逆算法计算光谱重建矩阵；利用数码相机拍摄获取相同照明光源下测试样本原始格式响应值，并进行根多项式扩展；利用光谱重建矩阵对测试样本进行光谱重建，得到测试样本初始光谱；利用标准化方法对训练样本和测试样本光谱进行标准化处理；计算测试样本与训练样本标准化光谱之间的均方根误差；利用均方根误差对训练样本光谱和扩展响应值进行加权；利用伪逆算法计算测试样本的自适应加权光谱重建矩阵；利用自适应加权光谱重建矩阵完成测试样本的光谱重建。
-
公开(公告)号：CN119316589A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411419258.5
申请日：2024-10-11
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明为一种基于数码相机全参成像模型的光谱响应函数优化方法和系统，包括：收集现有公开光谱灵敏度数据库；拍摄获取不同成像场景下训练样本原始格式响应值并记录相机成像参数；同步测量成像场景的光源光谱功率分布；利用主成分分析分通道计算光谱灵敏度数据库主成分，使用伪逆算法计算得到初始光谱响应函数；然后以数码相机全参成像模型为基础，预测训练样本集在相同成像条件下的raw响应值，并分别对训练样本原始格式响应值和预测训练样本集响应值分RGB三通道进行归一化处理，计算两者的色差，将其作为损失函数，迭代优化得到最终的相机光谱响应函数。本发明方法能够显著提升相机响应值预测精度，支撑各类基于数码相机的实际应用。
-
公开(公告)号：CN119290159A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411418411.2
申请日：2024-10-11
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明提供一种基于优化数码相机光谱响应函数的光谱重建方法和系统，包括：测量训练样本光谱反射率；拍摄获取不同成像场景下测试样本原始格式响应值并记录相机成像参数；同步测量成像场景的光源光谱功率分布；然后以数码相机全参成像模型为基础，预测训练样本集在相同成像条件下的raw响应值，并分别对测试样本原始格式响应值和预测训练样本集响应值分RGB三通道进行最大最小归一化，对相机进行光谱特性化建模，最后对相同成像条件下的测试样本进行多光谱重建，得到测试样本重建光谱数据。
-
公开(公告)号：CN118333873B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410450838.4
申请日：2024-04-15
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06T5/40 , G06T7/90 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱图像重建的低照度增强方法和系统。首先收集现有公开的低照度/正常照度图像数据集；然后计算每幅正常照度图像对应的正常照度多光谱图像；随后划分训练样本集和验证样本集，并以正常照度多光谱图像与其低照度图像为基础，构成包含成对数据的完整样本集；构建深度学习光谱重建模型框架，并使用数据样本得到损失函数结果对模型参数进行调整，监测训练集与验证样本集的光谱重建误差，直至训练集与验证集光谱重建误差达到收敛状态，得到低照度增强多光谱重建模型；利用低照度增强多光谱重建模型对低照度图像进行光谱重建，得到正常照度多光谱图像，并利用色度学理论计算正常照度多光谱图像对应正常照度彩色图像。
-
公开(公告)号：CN118333873A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410450838.4
申请日：2024-04-15
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06T5/40 , G06T7/90 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱图像重建的低照度增强方法和系统。首先收集现有公开的低照度/正常照度图像数据集；然后计算每幅正常照度图像对应的正常照度多光谱图像；随后划分训练样本集和验证样本集，并以正常照度多光谱图像与其低照度图像为基础，构成包含成对数据的完整样本集；构建深度学习光谱重建模型框架，并使用数据样本得到损失函数结果对模型参数进行调整，监测训练集与验证样本集的光谱重建误差，直至训练集与验证集光谱重建误差达到收敛状态，得到低照度增强多光谱重建模型；利用低照度增强多光谱重建模型对低照度图像进行光谱重建，得到正常照度多光谱图像，并利用色度学理论计算正常照度多光谱图像对应正常照度彩色图像。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115753644B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211368252.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 武汉纺织大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: G01N21/27 , G06V10/774 , G06V10/56 , G06T7/00 , G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性约束插值的织物颜色照相测量方法。本发明针对当前分光光度计在复杂织物颜色测量方面存在的局限性，依据织物颜色数据和其数码相机响应值之间的高度关联性，提出了一种基于非线性约束插值的织物颜色照相测量方法。能够面向形状不规则的物体、具有复杂图案或特殊结构的纺织面料、纤细的纱线、柔软的色棉等进行快速非接触式颜色测量，面向种类丰富性、结构形态多样性的织物进行应用。本发明克服了传统人工对色所存在的主观差异，解决了分光光度计在实际应用中的局限性。
-
公开(公告)号：CN119299666A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411418409.5
申请日：2024-10-11
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: H04N17/02 , G01J3/00 , G01J3/28 , G06T7/90 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公共了一种基于响应值预测的光谱灵敏度估计方法和系统，首先收集现有公开光谱灵敏度数据库，测量训练样本集光谱数据和环境光源光谱功率分布，拍摄获取训练样本原始格式响应值并分通道进行归一化处理，然后使用主成分分析(PCA)分通道计算光谱灵敏度数据库主成分，使用伪逆算法计算初始光谱灵敏度，定义内点法目标函数和约束条件，最后将初始光谱灵敏度带入内点法进行迭代优化，内点法迭代至收敛完成光谱灵敏度估计。本发明针提出将合成响应值色差和光谱灵敏度μ‑factor作为优化目标，有效的减少了光谱灵敏度合成响应值的色差。
-
公开(公告)号：CN119295567A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411418410.8
申请日：2024-10-11
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优化光谱灵敏度的数码相机颜色特征化建模方法，首先，使用数码相机在已知光源环境下对色卡进行拍摄，并对数码相机的光谱灵敏度进行估计，使用光谱灵敏度对训练样本的响应值进行预测，将预测得到的响应值进行归一化并使用多项式进行扩展，然后使用伪逆算法构建训练样本的预测响应值和三刺激之间的颜色特征化转换矩阵。最后使用构建的颜色特征化矩阵计算测试样本的三刺激值，得到测试样本的最终三刺激值。
-
公开(公告)号：CN115753644A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211368252.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 武汉纺织大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: G01N21/27 , G06V10/774 , G06V10/56 , G06T7/00 , G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性约束插值的织物颜色照相测量方法。本发明针对当前分光光度计在复杂织物颜色测量方面存在的局限性，依据织物颜色数据和其数码相机响应值之间的高度关联性，提出了一种基于非线性约束插值的织物颜色照相测量方法。能够面向形状不规则的物体、具有复杂图案或特殊结构的纺织面料、纤细的纱线、柔软的色棉等进行快速非接触式颜色测量，面向种类丰富性、结构形态多样性的织物进行应用。本发明克服了传统人工对色所存在的主观差异，解决了分光光度计在实际应用中的局限性。
-
公开(公告)号：CN113506235B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111047141.5
申请日：2021-09-08
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明为一种对抗曝光变化的自适应加权光谱重建方法，包括：测量获得训练样本集光谱；拍摄获取训练样本原始格式响应值并进行根多项式扩展；利用伪逆算法计算光谱重建矩阵；利用数码相机拍摄获取相同照明光源下测试样本原始格式响应值，并进行根多项式扩展；利用光谱重建矩阵对测试样本进行光谱重建，得到测试样本初始光谱；利用标准化方法对训练样本和测试样本光谱进行标准化处理；计算测试样本与训练样本标准化光谱之间的均方根误差；利用均方根误差对训练样本光谱和扩展响应值进行加权；利用伪逆算法计算测试样本的自适应加权光谱重建矩阵；利用自适应加权光谱重建矩阵完成测试样本的光谱重建。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.023 seconds)
