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公开(公告)号：CN115170846A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210773065.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/75 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种端到端学习的基于硬匹配的三维点云配准方法，本发明提出学习一个部分置换匹配矩阵来建立点匹配，它不会将对应点分配给异常值，并实施硬匹配以防止歧义。从软匹配到硬匹配的模块，其求解软匹配矩阵，并将该软矩阵投影到部分置换矩阵。在硬匹配之前增广收益矩阵以求解增广的置换矩阵，然后裁剪该矩阵以实现最终的部分置换矩阵。为了保证端到端的学习，本发明监督得到的部分置换矩阵，但将梯度传播到软匹配矩阵。因此，所设计的S2H匹配同时保证了端到端学习和硬匹配。3，本发明中的S2H匹配模块可以轻松与现有点云注册框架相集成以提升配准性能。通过在大量测试验证了本发明，其在鲁棒3D点云配准任务中实现了最先进的性能。
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公开(公告)号：CN115278054B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210726715.X
申请日：2022-06-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04N23/68 , G06T7/246 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06T7/269 , H04N25/76 , H04N25/779
Abstract: 本发明涉及一种从卷帘快门图像恢复高帧率全局快门视频的方法，为了克服现有技术的不足，本发明提出了卷帘快门图像校正问题的内在几何模型：在匀速运动模型下，建模了去除卷帘快门畸变的双向卷帘快门去畸变流；然后，通过简单的缩放操作建立了连续帧之间的光流和对应于任意扫描线的去畸变流之间的几何联系；进而，建立了对应于不同扫描线的不同去畸变流之间的相互转换机制。本发明方法基于CMOS相机获取的连续两帧卷帘快门图像数据，通过将上述的几何模型有机地融合到深度学习网络中，可以逆转卷帘快门成像机制，同时实现去卷帘伪影与图像时间超分辨，比较适用于采用CMOS相机的手机拍摄、无人机拍摄、计算摄影等实际应用中。
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公开(公告)号：CN115278054A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210726715.X
申请日：2022-06-23
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种从卷帘快门图像恢复高帧率全局快门视频的方法，为了克服现有技术的不足，本发明提出了卷帘快门图像校正问题的内在几何模型：在匀速运动模型下，建模了去除卷帘快门畸变的双向卷帘快门去畸变流；然后，通过简单的缩放操作建立了连续帧之间的光流和对应于任意扫描线的去畸变流之间的几何联系；进而，建立了对应于不同扫描线的不同去畸变流之间的相互转换机制。本发明方法基于CMOS相机获取的连续两帧卷帘快门图像数据，通过将上述的几何模型有机地融合到深度学习网络中，可以逆转卷帘快门成像机制，同时实现去卷帘伪影与图像时间超分辨，比较适用于采用CMOS相机的手机拍摄、无人机拍摄、计算摄影等实际应用中。
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公开(公告)号：CN106056624A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610349248.8
申请日：2016-05-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/20 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种无人机高清图像小目标检测与跟踪系统，无人机高清图像小目标检测与跟踪系统，包括视频图像采集模块，视频图像采集模块依次数据连接有图像处理模块和视频处理结果显示模块；视频图像采集模块，用于采集无人机拍摄的高频视频帧图像，并将高频视频帧图像发送至图像处理模块；图像处理模块，用于对接收到的高频视频帧图像进行图像处理，并检测运动目标，实时输出运动目标在图像中的位置坐标至视频处理结果显示模块。本发明还公开了一种目标检测跟踪方法，解决了现有应用于实际任务中的高清图像小目标检测与跟踪算法的实时性差，小目标难以检测等问题。
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