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公开(公告)号：CN115249322A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210378534.2
申请日：2022-04-12
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明提出一种基于频域流场攻击的对抗样本生成方法，能够大幅降低攻击成功所需的攻击次数，使生成对抗样本的效率和实用性有效提高。包括：对原始输入图像进行离散余弦变换得到频域结果，并根据频域结果利用流场函数在频域生成扰动，然后对频域扰动后的对抗样本进行离散余弦逆变换得到扰动后的图像，并将该图像输入训练好的神经网络模型中得到分类结果，计算损失函数得到梯度信息，利用梯度信息更新流场函数中的位移场，直到攻击成功得到对抗样本。
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公开(公告)号：CN103761725B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310450214.4
申请日：2013-09-27
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明涉及一种基于改进算法的视频平面提取方法，该方法首先对给定的视频序列，通过标准KLT方法进行特征点的跟踪，记录得到的特征点轨迹；通过计算相邻帧之间的重投影误差来判断轨迹是否属于当前单应矩阵所对应的平面，进行对整个视频序列的平面的跟踪与提取；利用得到的平面模型和它们所对应的单应集合，就可以对视频进行分割以得到最终的平面提取结果。本发明直接即可从视频序列中提取出平面；并且选择轨迹作为操作对象，保证了平面提取结果的全局一致性，而且大大加快了试验收敛的速度和准确性。
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公开(公告)号：CN103413327B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310371020.5
申请日：2013-08-23
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
摘要： 本发明涉及一种基于多平面的视频稳定方法，包括如下步骤：轨迹提取；锚帧提取与片段划分；平面划分；计算锚帧每个平面的稳定矩阵；计算非锚帧每个平面的稳定矩阵；稳定帧图像计算。本发明通过使用多平面的视频稳定方法，可以有效地弥补单平面方法的不足，得到与3D方法相近的结果，同时避免了使用SfM计算场景的三维结构，极大地提高了效率与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104717400A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510056025.8
申请日：2015-02-03
申请人： 北京理工大学深圳研究院 , 北京理工大学
摘要： 本发明涉及一种监控视频的实时去雾方法，属于图像处理技术领域。包括如下步骤：1、场景数据采集和采样；2.监控视频内容划分；3.监控视频去雾处理，3.1有雾天气检测；3.2视频背景去雾；3.3视频前景去雾；3.4大气光估计。与现有视频/图像去雾方法相比，本发明具有算法简单、计算复杂度低、实现速度快；算法对监控视频的特点有针对性处理，减小了无雾天气时的计算冗余，且鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN103810725B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201410090004.3
申请日：2014-03-12
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
IPC分类号： G06T7/20
摘要： 本发明涉及一种基于全局优化的视频稳定方法，包括以下步骤：根据人的视觉主观感受规律推导出稳定视频应具备的空间、时间和保形约束性；使用光流法获得视频中的特征点运动轨迹；根据以上约束限制和特征点运动轨迹建立稀疏线性方程组，并求解得到稳定的视频各帧网格点；根据每一视频帧稳定前后网格点的位置对图像进行扭曲获得稳定的视频图像。与已有的方法相比，该方法将运动建模和运动补偿整合到一个优化过程中，提高了计算效率，节省了计算时间。
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公开(公告)号：CN104902253A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510064469.6
申请日：2015-02-09
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
IPC分类号： H04N13/00
摘要： 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于改进贝叶斯模型的立体图像生成方法，可以更加高效、直观的生成立体图像。首先，由给定的视差计算出合成视角的逐像素视点位置；然后，通过改进的贝叶斯模型生成合成图像；最后，利用参考图像和合成图像生成红蓝立体图。与现有方法相比，本发明提出的基于改进贝叶斯模型的立体图像生成方法在时间性能、生成图像质量以及通用性等方便具有明显优势；该方法还可以直观逐像素指定视差，便于立体图像的后期处理，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN104867111A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510141699.8
申请日：2015-03-27
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明涉及一种基于分块模糊核集的非均匀视频盲去模糊方法，属于视频处理技术领域；包括以下步骤：根据视频帧图像梯度大小检测模糊帧；使用清晰帧和模糊帧之间的特征匹配计算分块单应变换；通过分块单应变换的离散采样逼近模糊运动，并通过优化逼近误差计算模糊运动的速度参数；根据模糊运动速度获取各个分块对应的模糊核，并利用反卷积计算清晰的分块；将清晰的分块拼接得到清晰的帧图像，从而去除模糊帧。与已有方法相比，本发明方法采用多个模糊核描述视频帧的模糊运动，计算时不需设定初始值，增加了鲁棒性，对于非均匀的视频模糊处理更加高效；对视频中的清晰区域要求不高，增加了适用范围。
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公开(公告)号：CN104573665B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201510035514.5
申请日：2015-01-23
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
摘要： 本发明属于视频处理领域，具体涉及一种基于改进维特比算法的连续动作识别方法，用于高效地识别人体全身连续动作。首先通过建立以人体关节为基准的坐标系消除人旋转平移等因素造成的动作差异性。其次通过按照人体模型的约束对人体骨架坐标进行进一步处理，消除因为人体形的差异，然后通过K‑means对人体关节点数据进行编码，然后为每个动作训练对应的隐式马尔科夫模型，接着通过活跃关节的变化、速度快慢、角度大小进行连续动作序列的分割，然后为每个子序列筛选出较好的候选动作，最后通过改进的维特比算法找出最佳路径，进而得到最佳的动作序列。与已有的方法相比，该方法能够高效地识别出连续动作序列中包含的动作。
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公开(公告)号：CN103985095B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410213486.7
申请日：2014-05-20
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学深圳研究院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明方法涉及一种基于显著结构度量模型的图像平滑方法，包括以下步骤：首先基于视觉显著的边缘结构所具有的非周期性、局部方向性等特点，定义一种自适应的图像显著结构度量；基于这一度量模型，提出一种优化策略进行图像极值点分布估计；根据所得极值点，提出各向异性的冲击滤波算法计算中值包络，生成平滑后的基图像，完成图像平滑。该方法可实现强度对比与尺度无关的图像平滑效果，使图像中显著的视觉结构得以完整保持甚至增强，相较国际上最新的平滑算法效果提升明显。
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公开(公告)号：CN104851127A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510249612.9
申请日：2015-05-15
申请人： 北京理工大学深圳研究院 , 北京理工大学
IPC分类号： G06T17/00
摘要： 本发明涉及一种基于交互的建筑物点云模型纹理映射方法及装置，属于计算机视觉处理技术领域。本发明针对现代化城镇建筑物的外轮廓特征，以重建点云模型中的每个三维点和恢复当前空间点所用图像中对应的像素点之间的空间对应关系为基础，在简单交互标定各结构拐点的条件下实现快速建筑物模型自动面片化和纹理映射；本发明方法首先进行点云模型噪声点去除，然后通过与用户交互获得点云模型墙面结构角点，并根据所选角点匹配筛选得到墙面最优匹配图像和进行空间平面拟合得到点云模型墙面，最后将最优匹配图像中墙面纹理映射到点云模型墙面。对比现有技术，本发明能够快速重建出建筑物的整体结构，并且重建结果整体效果能够满足日常需求。
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