公开(公告)号：CN114445289A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202111620205.6

申请日：2021-12-28

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张玉存 ,  姜南贺 ,  李群 ,  付献斌 ,  高俊华 ,  孔涛

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的红外图像去运动模糊方法，属于计算机视觉领域，所述去运动模糊方法包括：S1、构建红外图像数据集，模拟生成红外图像的运动模糊图像，将红外图像模糊—清晰图像对作为训练数据与测试数据；S2、构建基于生成对抗网络的红外图像去运动模糊模型，将训练数据输入模型进行训练，用测试数据测试后，获得训练好的生成器网络；所述生成器网络采用基于纵向通道和动态卷积生成网络；S3、将待去运动模糊的红外图像输入训练好的生成器网络，获得去运动模糊的红外图像。本发明能够保留图像中更多的细节信息，避免细节损失，同时增强处理不同模糊场景下的图像的鲁棒性。

公开(公告)号：CN113706588B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202110939133.5

申请日：2021-08-16

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张玉存 ,  安建宵 ,  付献斌 ,  孔涛

IPC: G06T7/30 ,  G06T7/246 ,  G06T3/00 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供了一种基于改进四点快速鲁棒匹配算法的环形锻件点云配准方法，该方法包括：获得环形锻件不同角度的点云数据；基于多种群果蝇算法，对不同角度的点云数据提取点云重叠区域；基于改进Harris角点检测算法，对点云重叠区域提取点云的特征角点集合；基于四点快速鲁棒匹配算法，对特征点集合进行点云初始配准，得到初始点云配准结果；基于ICP最近迭代算法，对初始配准结果进行点云精确配准。本发明可直接作用在含有大量噪声的不同角度点云上，并配准出精度较高的环形锻件点云模型。

公开(公告)号：CN113706588A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202110939133.5

申请日：2021-08-16

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张玉存 ,  安建宵 ,  付献斌 ,  孔涛

IPC: G06T7/30 ,  G06T7/246 ,  G06T3/00 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明提供了一种基于改进四点快速鲁棒匹配算法的环形锻件点云配准方法，该方法包括：获得环形锻件不同角度的点云数据；基于多种群果蝇算法，对不同角度的点云数据提取点云重叠区域；基于改进Harris角点检测算法，对点云重叠区域提取点云的特征角点集合；基于四点快速鲁棒匹配算法，对特征点集合进行点云初始配准，得到初始点云配准结果；基于ICP最近迭代算法，对初始配准结果进行点云精确配准。本发明可直接作用在含有大量噪声的不同角度点云上，并配准出精度较高的环形锻件点云模型。