一种基于深度学习的多环境适用的图像拼接方法

    公开(公告)号:CN119295307A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411118254.3

    申请日:2024-08-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多环境适用的图像拼接方法,包括:获取若干高分辨率图像,采用双线性插值算法对所述高分辨率图像进行降采样后,采用Superpoint算法获取图像特征点;采用Lightglue算法对所述图像特征点进行匹配,将所述高分辨率图像投影到同一坐标系下,生成对应的掩膜;根据所述掩膜对所述高分辨率图像之间的重叠部分进行色彩增益补偿,获得色彩增益补偿后的高分辨率图像;对所述色彩增益补偿后的高分辨率图像使用无监督的深度学习网络进行拼接,完成多环境适用的图像拼接。本发明有效的减少了在拼接的过程中的失真和裂痕,使拼接后的图像更适合于人眼观察,无明显的割裂感。

    扫描畸变自适应矫正的方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN114910893B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202210689941.5

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本发明公开的一种MEMS镜扫描畸变自适应矫正的方法、装置、系统及存储介质,方法包括:根据预先加载的行列式扫描参数控制MEMS镜对待采集平面进行行列式扫描;根据投射在待采集平面的激光点,采集MEMS镜进行行列式扫描的扫描路径;为扫描路径建立直角坐标系;根据扫描路径中各激光点在直角坐标系中的坐标数据计算扫描路径在水平方向的水平畸变量和垂直方向的垂直畸变量;基于水平畸变量与垂直畸变量对MEMS镜的行列式扫描参数进行矫正处理,以使MEMS镜基于矫正处理后的行列式扫描参数对待采集平面进行行列式扫描。该方法可驱动MEMS镜完成无畸变扫描。

    一种基于人虫复合仿生的低慢小目标感知方法及系统

    公开(公告)号:CN117156298A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311110209.9

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于人虫复合仿生的低慢小目标感知方法及系统,包括:通过7路摄像头获取全景高分辨图像,并通过降采样和灰度转换算法处理得到低分辨率单通道图像,输入仿人眼感兴趣目标获取算法获得感兴趣区域,根据获取的感兴趣坐标实现局部高分辨拼接效果,利用仿人眼“低慢小”识别算法识别图片中“低慢小”目标,7路高分辨摄像头形成一个覆盖360度×180度的大视场感知效果。本发明通过人虫复合仿生结构设计的空间成像方式,实现了在全景大视场条件下,局部高分辨、整体高效性的感知效果,有效压缩了非感兴趣区域的数据量,具有兼顾大视场、高分辨、实时性的特性,可以实时、准确的对低慢小目标进行全面感知识别。

    扫描畸变自适应矫正的方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN114910893A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210689941.5

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本发明公开的一种MEMS镜扫描畸变自适应矫正的方法、装置、系统及存储介质,方法包括:根据预先加载的行列式扫描参数控制MEMS镜对待采集平面进行行列式扫描;根据投射在待采集平面的激光点,采集MEMS镜进行行列式扫描的扫描路径;为扫描路径建立直角坐标系;根据扫描路径中各激光点在直角坐标系中的坐标数据计算扫描路径在水平方向的水平畸变量和垂直方向的垂直畸变量;基于水平畸变量与垂直畸变量对MEMS镜的行列式扫描参数进行矫正处理,以使MEMS镜基于矫正处理后的行列式扫描参数对待采集平面进行行列式扫描。该方法可驱动MEMS镜完成无畸变扫描。

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