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公开(公告)号：CN103198302B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310124199.4
申请日：2013-04-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双模态数据融合的道路检测方法。包括如下步骤：激光雷达三维点的坐标系转换；获取落在摄像机图像范围内的激光雷达三维点集合；设定高度阈值，获取障碍物激光雷达三维点的子集；获取可通行道路区域激光雷达三维点的子集；获取非路区域和可通行道路区域的颜色混合高斯模型；获取图像上道路检测的感兴趣区域；构建基于马尔科夫随机场能量函数，求解能量函数最小值，获得全局最优图像道路检测结果。本发明实现了对复杂环境的鲁棒；检测结果不受道路表面阴影影响；能将传感器感知环境中细小的障碍物与可通行道路路区域区分；能对激光雷达无数据返回的区域与非路的判断；它适用于自主车辆导航等领域。
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公开(公告)号：CN104881681A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510268996.9
申请日：2015-05-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6202 , G06K9/6261
Abstract: 本发明公开了一种基于混合图模型的图像序列类别标注方法，包括：对图像序列进行超像素分割，对超像素进行特征描述；对连续两帧图像进行帧间超像素的最近邻匹配；基于单帧图像超像素间空间域的邻接关系和多帧图像超像素间时间域的匹配关系，使用混合图模型对图像序列类别标注问题进行全局优化建模；该全局优化问题使用线性方法求解，得到连续多帧图像超像素的类别标签；本发明构建的混合图模型与以往图模型相比，既可以描述单帧图像中超像素之间的一阶的、对称的关系，也可以描述连续两帧图像超像素之间的高阶的、非对称的关系，并通过线性方法求解，有效地赋予了图像序列每个超像素一个时域上一致性更好、准确率更高的类别标签。
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公开(公告)号：CN103049912B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201210563695.5
申请日：2012-12-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于任意三面体的雷达-相机系统外部参数标定方法。利用自然环境中的三面体场景，仅需两帧数据即求解系统的外部参数。首先利用三面体规定世界坐标系，在雷达系统中对观察到的三面体进行平面拟合，得到各个平面的参数，并求得世界坐标系和雷达坐标系的转换关系以及雷达坐标系下两帧数据间的相对运动；在相机系统中，利用前后两帧提取的匹配特征点求解本质矩阵，然后分解出在相机坐标系下的相对运动，并利用雷达坐标系下的参数对相机坐标系下的平面参数进行求解，最后求解雷达-相机的外部参数，并利用两个坐标系下对应平面上点的共面性进行最终优化。本发明所要求的场景比较简单，兼具抗干扰性强、实验设备简单、灵活性较强的特点。
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公开(公告)号：CN101916429B
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN201010224545.2
申请日：2010-07-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种双目相机的几何校正及视差提取装置，它包括两台高速摄像机、图像并行处理板卡、数据分配控制板卡、若干块DSP运算子卡、以太网交换机五个部分；高速摄像机获取的图像被传输至图像并行处理板卡进行实时几何校正，所得结果经数据分配控制板卡分配至一组DSP运算子卡进行实时处理，处理结果经由以太网交换机汇总并传送至接收设备，本发明可以通过更新DSP运算子卡上的软件实现不同方法的视差提取和双目立体视觉的高级应用；本发明的优点是：处理速度快，实时性强，体积小，功耗低，具有很强的可扩展能力和灵活性，摄像头基距可调，现场调试方便，可以通过以太网或U盘随时更改DSP运算子卡的处理流程。
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公开(公告)号：CN102622744A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210013576.2
申请日：2012-01-17
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多项式投影模型的长焦相机标定方法。现有的方法多采用正交投影模型，对焦距参数限定较大，可适用范围窄。本发明采用一种新的投影模型来描述长焦相机的投影过程，将图像上的点转化到球面上，根据直线在球面上的投影性质进行内参优化。通过球面上点和标定板上点的投影关系，求出外参，最终对内参和外参进行联合优化。本发明对于不同焦距的长焦镜头具有普遍适用性，兼具抗干扰性强、实验设备简单、精度较高、灵活性较强的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102538781A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110417967.6
申请日：2011-12-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉和惯导融合的移动机器人运动姿态估计方法，其步骤为：同步采集移动机器人双目相机图像及三轴惯导数据；提取前后帧图像特征并匹配估计运动姿态；利用惯导计算俯仰角和横滚角；建立卡尔曼滤波器模型融合视觉和惯导姿态估计；根据估计方差自适应调整滤波器参数；姿态修正的累积航位推算。本发明提出实时扩展卡尔曼滤波器姿态估计模型，利用惯导结合重力加速度方向作为补充，对视觉里程计三个方向姿态估计进行解耦，修正姿态估计的累积误差；根据运动状态采用模糊逻辑调整滤波器参数，实现自适应的滤波估计，降低加速度噪声的影响，有效的提高了视觉里程计的定位精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101414380B
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN200810162046.8
申请日：2008-11-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种全景相机的单图标定方法。该方法的步骤是：拍摄一张有多条直线的模板图像，这些直线经过全景相机投影，在图像平面成二次曲线像；引入等价二次投影模型，得到空间直线在图像上所对应的二次曲线的解析模型，计算线簇中每条直线在图像上对应的二次曲线的数学表达式；根据图像的边界和线簇的表达式初始化二次投影模型中对应的全景相机内参和线簇在图像上的交点；根据线簇的表达式和垂直约束优化全景相机内参。本发明提出的垂直约束可以精确地表达各种单视点全景相机的投影特性；提出的单图标定算法，兼顾了计算精度、抗噪性、计算时间和人工交互的工作量，可以快捷有效地标定出全景相机的内参，可用于各种单视点全景相机的内参标定。
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公开(公告)号：CN100446036C
公开(公告)日：2008-12-24
申请号：CN200610155507.X
申请日：2006-12-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于累计直方图的非线性亮度校正方法。它包括如下步骤：1)统计左右视频序列当前时刻图像的直方图曲线；2)根据直方图曲线，得到左右视频序列当前时刻图像的累计直方图曲线；3)根据左右视频序列当前时刻图像的累计直方图曲线得到非线性校正函数；4)根据上述步骤3)所得到的非线性校正函数，对图像进行校正，使得左图和右图的相似性增强。本发明采用累计直方图曲线规定算法得到亮度校正模型。累计直方图曲线处理是图像处理中简单实用的方法。累计直方图曲线提供了图像亮度的分布情况，给出了图像的一种整体描述。可以通过改变累计直方图曲线的形状来校正图像间亮度差异。
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公开(公告)号：CN103198486A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310124200.3
申请日：2013-04-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于各向异性扩散的深度图像增强方法。利用与深度图像对应的彩色图像的像素点间的相似性作为深度扩散的依据，基于深度图像的已知深度，完成对深度图像的深度缺失区域的填充。本发明克服了传统的基于内插的深度增强方法中存在的物体边缘模糊的问题，同时突破了基于滤波的深度增强方法中滤波窗口大小的限制，具备通用性强，鲁棒性强等优点。其可广泛应用于各类存在深度区域缺失的深度图像，在实际的应用中基于相互对应的彩色图像和深度图像能够获得良好的深度图像缺失区域填充效果。
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