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公开(公告)号：CN106097248A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610428922.1
申请日：2016-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明属于机器视觉技术领域，具体涉及一种基于高分辨率图像知识先验的压缩感知方法及其混合视觉系统。本发明包括：设定混合视觉系统中高维图像和低维图像的中间维度；计算高维图像降维观测矩阵并对高维图像降维，计算低维图像升维观测矩阵并对低维图像升维；用SIFT匹配算法对得到的同维度的两幅图片进行匹配并计算匹配率；重复以上步骤直到找到可以得到最高匹配率的最优中间维度。使用了图像处理的手段，针对目标在混合视觉系统不同视觉基元中存在成像尺度偏差的特点，采用基于压缩感知技术实现对全景非线性压缩图像进行重构和基于降采样措施对透视图像进行降维。
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公开(公告)号：CN105043722A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510447924.0
申请日：2015-07-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种反射镜反射率的测量方法。本发明包括：图像采集；图像预处理；去除噪声干扰；自适应分割；计算反射率。本发明结构简单，测量快速，使用方便，成本低，应用图像去除噪声的方法减少了环境干扰，应用自适应阀值分割求取待测部分平均值使得测量值精准。
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公开(公告)号：CN105279739A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510566373.X
申请日：2015-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及机器视觉、图像去雾技术领域，特别是针对应用户外监控、无人机侦察、地形勘测等实时应用拍摄含雾图像而实现的一种自适应含雾数字图像去雾方法。本发明包括：输入原始有雾的图像，且转换为灰度图像；判断是否要进行图像分割；遍历所有像素点；对所得到的天空区域与非天空区域去雾图像进行按像素融合；图像进行引导滤波去除噪恢复无雾图像。本发明有效解决了去雾后图像整体亮度偏暗，出现晕光与Halo效应，图像色彩出现偏差，噪声较高，图像边缘模糊等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106097248B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201610428922.1
申请日：2016-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明属于机器视觉技术领域，具体涉及一种基于高分辨率图像知识先验的压缩感知方法及其混合视觉系统。本发明包括：设定混合视觉系统中高维图像和低维图像的中间维度；计算高维图像降维观测矩阵并对高维图像降维，计算低维图像升维观测矩阵并对低维图像升维；用SIFT匹配算法对得到的同维度的两幅图片进行匹配并计算匹配率；重复以上步骤直到找到可以得到最高匹配率的最优中间维度。使用了图像处理的手段，针对目标在混合视觉系统不同视觉基元中存在成像尺度偏差的特点，采用基于压缩感知技术实现对全景非线性压缩图像进行重构和基于降采样措施对透视图像进行降维。
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公开(公告)号：CN105357433A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510676595.7
申请日：2015-10-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04N5/232
CPC classification number: H04N5/23238
Abstract: 本发明公开了一种高速旋转焦距自适应全景成像方法。包括以下步骤，步骤一：摄像机每旋转一圈为一个周期，获取当前旋转周期的摄像头拍摄的图像；步骤二：对图像进行去模糊处理；步骤三：对图像进行拼接融合；步骤四：改变摄像头视角，进行下一周期，重复步骤一到步骤四，获取全景图像。本发明解决了折反射全景图像清晰度不足的技术难题，有效消除了传统折反射全景视觉图像畸变的影响。
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公开(公告)号：CN105869120B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201610423395.5
申请日：2016-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种图像拼接的实时性优化方法。本发明包括图像NCC区域匹配；SURF阈值估算；特征点匹配。本发明在精确求取变换矩阵的情况下，经过算法优化使检测特征点数得到大幅度下降；同时通过局部区域匹配算法NCC预估图像重叠区域的大小，通过锁定重叠区域来减少图像拼接过程中特征点搜索范围。NCC算法获取互相关最大值窗口来估计图像的大致匹配情况，避免了在全局图像之间进行特征点查找，两种方法的叠加使用能使图像拼接的实时性得到提升。
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公开(公告)号：CN105869120A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610423395.5
申请日：2016-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06T3/4038 , G06T5/50
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种图像拼接的实时性优化方法。本发明包括图像NCC区域匹配；SURF阈值估算；特征点匹配。本发明在精确求取变换矩阵的情况下，经过算法优化使检测特征点数得到大幅度下降；同时通过局部区域匹配算法NCC预估图像重叠区域的大小，通过锁定重叠区域来减少图像拼接过程中特征点搜索范围。NCC算法获取互相关最大值窗口来估计图像的大致匹配情况，避免了在全局图像之间进行特征点查找，两种方法的叠加使用能使图像拼接的实时性得到提升。
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