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公开(公告)号：CN105430397A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510811745.0
申请日：2015-11-20
申请人： 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： H04N19/154 , H04N19/597 , H04N17/00
CPC分类号： H04N17/00
摘要： 本发明公开了一种3D图像体验质量预测方法及装置，该方法包括如下步骤：S1、获取待预测的失真深度图、以及对应的参考深度图；S2、计算所述待预测的失真深度图的纹理块个数占比、纹理块的平均块失真、平坦块的平均块失真、纹理块与平坦块的失真比；S3、将所述待预测的失真深度图的上述参数输入关系模型中，得到根据所述待预测的失真深度图和固定质量的失真纹理图合成得到的视图的3D图像体验质量值。本发明能够以数学模型的形式，通过深度图的纹理特征及其不同纹理区的失真情况预测其合成图的3D图像体验质量值，对探究多视点视频的体验质量及优化多视点视频编码具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN105259155A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510786943.6
申请日：2015-11-16
申请人： 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G01N21/64
摘要： 本发明公开了一种快速非侵入式半透明成像方法及装置，该方法包括如下步骤：S1、设定完整荧光强度矩阵I的大小；S2、随机控制激光以某个入射角度，穿过半透明散射层到达荧光物体，并获取所述完整荧光强度矩阵I中对应位置的荧光强度信号Ii，j；S3、根据所述步骤S2获取所述完整荧光强度矩阵I中设定数量阈值以上个数的荧光强度信号Ii，j，并确保所述完整荧光强度矩阵I中至少每一行、每一列具有荧光强度信号被获取；S4、根据获取的所有荧光强度信号Ii，j利用矩阵填充的方式重建所述完整荧光强度矩阵：S5、根据所述荧光强度矩阵M，利用相位恢复算法重建所述荧光物体的像。利用本发明能够大大加速非侵入式半透明成像过程，使得该方法更安全。
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公开(公告)号：CN105225202A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510611198.1
申请日：2015-09-23
申请人： 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T3/40
CPC分类号： G06T3/4061
摘要： 本发明提供一种基于FPM算法的图像超分辨率重建的方法，包括如下步骤：(1)控制LED阵列中不同的LED逐点发光产生不同角度的光照，用FPM平台的成像装置选择当前发光的LED对应的曝光时间采集得到不同角度的光照下的低分辨率图像gi(x,y)；(2)基于不同角度的光照下所得到的图像在空间角度上的变化对应于该图像的频谱在频域上的偏移，利用相位恢复算法以及合成孔径的思想，由采集到的多张低分辨率图像通过迭代得到一张高分辨率图像。本发明充分利用了采集到的每张低分辨率图像的相位信息，将原有的FPM算法中频域重叠区域的替换算法进行了改进，将频域重叠区域的替换抽象成求解最优解权值的问题，提高了算法的重建效果。
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公开(公告)号：CN105091905A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510317137.4
申请日：2015-06-10
申请人： 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G01C25/00
CPC分类号： G01C25/00
摘要： 本发明提出一种混合相机高光谱采集系统的标定方法，包括以下步骤：得到预定目标的RGB图像和灰度图像；加入预定形式的掩膜，利用灰度图像拍摄预设荧光照射下的白板光谱信息图；根据预设荧光的光谱图和白板光谱信息图得到白板光谱信息图中多个采样点的位置坐标；根据多个采样点的位置坐标对灰度图像进行位置标定；根据灰度图像中标定的位置对RGB图像进行标定。根据本发明实施例的混合相机高光谱采集系统的标定方法，可以快速、准确地对图像进行标定。本发明还提出了一种混合相机高光谱采集系统的标定系统。
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公开(公告)号：CN103413276B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201310342872.1
申请日：2013-08-07
申请人： 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 一种基于纹理分布特征的深度增强方法，包括，A1：输入低端深度传感器采集的时域上相邻各帧的纹理图像与对应深度图像，帧数为N，N≥2；A2：提取各帧纹理图像边界，将深度图像划分为不含纹理边界的非边界区域与含纹理边界的边界区域；A3：对深度图像的边界区域，根据时域上相邻各帧边界区域内纹理边界两侧像素深度值的分布特征选择性修改像素点深度以进行深度增强，并当判断需要时对该边界区域进行滤波降噪处理；A4：对深度图像的非边界区域，利用时域各帧纹理块匹配结果获取当前深度块的时域预测块，根据预测块的像素信息修补当前深度块，并进行滤波降噪处理。利用本发明能够显著提高低端深度传感器采集的深度图像的准确性和时域一致性。
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公开(公告)号：CN103581648B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201310489437.1
申请日：2013-10-18
申请人： 清华大学深圳研究生院
摘要： 本发明涉及一种绘制新视点中的空洞填补方法，该方法包括以下步骤：在三维映射前，对深度图预处理，包括：检测深度图边缘；进行深度不连续分析，获取主要深度不连续区域；对主要深度不连续区域进行非对称高斯滤波；在三维映射后，检查新视点图像是否仍有空洞，如果有，则基于深度信息对空洞填补。本发明在三维映射前只对主要深度不连续区域进行平滑，在三维映射后基于深度信息对空洞填补，不但有效避免了对不出现空洞或只有小空洞区域的平滑而造成的额外扭曲现象，而且能够实现更合理的填补结果。
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公开(公告)号：CN104766282A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510173442.0
申请日：2015-04-13
申请人： 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种高光谱图像的修补方法，针对不同的高光谱图像信息丢失情况，充分利用高光谱图像的特性，进行相对最优的修补。本发明的优点在于：1.对由于部分遮挡需要移除后修补的情况，相比于简单的插值处理，块修补方法能更好的恢复纹理信息。同时充分考虑波段图像间空间信息一致，在每个波段分别搜索最匹配块，投票选出最优块并修补至所有波段；2.对单波段内的部分信息丢失，由于其他波段信息完整且该丢失波段有其他信息可参照，采用光谱曲线匹配能最大化利用已知信息最优的修补；3.对整波段信息丢失，其他波段信息完整但该波段无信息可参照，故利用曲线拟合估计出光谱曲线并用来修补该波段值。
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公开(公告)号：CN104143203A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410368212.5
申请日：2014-07-29
申请人： 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T11/40
摘要： 本发明公开了一种图像编辑传播方法，包括以下步骤：1)输入待处理的原始图像，并获取所述原始图像的深度图；2)接收用户对原始图像期望的传播颜色；3)对原始图像和所述深度图分别进行域变换，并结合原始图像域变换结果和深度图域变换结果，得到混合域变换结果；4)利用步骤3)中域变换结果对步骤2)中用户输入的颜色信息进行滤波处理，得到图片中各像素点编辑后的色度参考值；5)根据步骤4)得到的各像素点的色度参考值确定得到各像素点的色度值，结合所述色度值和原始图像的灰度值，确定得到编辑传播后的结果图像。本发明的图像编辑传播方法，编辑传播效果较好，没有颜色传播错误和混乱的现象，且边缘处的颜色传播也较正确。
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公开(公告)号：CN102881018B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201210365781.5
申请日：2012-09-27
申请人： 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： H04N13/00
摘要： 本发明公开了一种图像深度图生成方法，包括1）对当前帧图像的当前块，在参考帧图像中相应的区域选取若干个参考块；2）计算当前块与每个参考块之间的深度块匹配误差和彩色块匹配误差；彩色块匹配误差是指，当前块与参考块之间所有相对应的像素点之间的彩色像素值差的绝对值之和；3）对当前块与某个参考块，将相应的深度块匹配误差与彩色块匹配误差进行加权，得到综合匹配误差；4）选取综合匹配误差最小时对应的某个参考块，将该参考块的深度图作为当前块的深度图。本发明的有益效果是：本发明提高了当前帧图像被插值得到的深度图的质量；并有效减小了单向深度插值传播造成的累计误差。
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公开(公告)号：CN104091339A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410342671.6
申请日：2014-07-17
申请人： 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种图像快速立体匹配方法及装置，该方法包括如下步骤：将参考视图过分割为互不重叠的多个区域；计算参考视图中的像素i与目标视图中的像素i′之间的像素初始匹配代价；确定当前像素i处的候选视差子集合和支持子集合；迭代计算像素i的聚合匹配代价，根据聚合匹配代价更新缩小候选视差子集合和支持子集合，使候选视差子集合和支持子集合中的元素不断减少，直至候选视差子集合中的候选视差数目降低至设定视差数目；选择候选视差子集中最小匹配代价对应的视差值作为像素i的第一视差值。本发明在保证匹配精度的同时大大加快了算法运行速度；另外使用了基于PatchMatch算法的视差平面拟合方法，能够较快地收敛到最优平面参数估计值。
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