一种用于三维重建的快速相位匹配方法及装置

    公开(公告)号:CN118781270A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410900092.2

    申请日:2024-07-05

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本申请提供了一种用于三维重建的快速相位匹配方法及装置,涉及三维重建技术领域,通过投影机将一组正弦条纹图案投影到待测物体表面,通过左相机和右相机采集经过待测物体表面调制后的条纹图像,且从采集的所述条纹图像中计算出包裹相位;对采集的所述条纹图像计算相位展开的条纹阶次,并且利用所述条纹阶次将所述包裹相位展开为绝对相位;得到所述绝对相位后,基于相位三角面插值算法进行相位匹配,以根据得到的相位匹配结果计算待测物体的三维点云。从而引入结构光条纹图案投影,利用双目相机的立体视觉能力,确定目标物体表面上每个点在空间中的位置,并且采用相位三角面插值算法进行相位匹配,使得匹配精度和速度都得以提高。

    一种面向分子三维网格模型的相互作用体积计算方法

    公开(公告)号:CN118735987A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410842298.4

    申请日:2024-06-27

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本申请提供了一种面向分子三维网格模型的相互作用体积计算方法,涉及三维网格模型技术领域,对两个分子三维网格模型进行预匹配切割,获取切割点;确定两个分子三维网格模型同时存在切割点的公共层;在每个公共层内,对两个分子三维网格模型分别形成的多轮廓组,判断每个子轮廓在所属多轮廓组内被包含的次数;以及对属于不同分子三维网格模型的多轮廓组中的子轮廓,计算任意两个子轮廓之间的相交轮廓;基于每两个子轮廓被包含的次数和相交轮廓,计算并得到带正符号或者负符号的相交轮廓面积,且基于相交轮廓面积计算并得到两个分子三维网格模型的相互作用体积,从而达到提高计算分子三维网格模型的相互作用体积的精度。

    基于一维查找表的相移结构光实时相位计算方法及装置

    公开(公告)号:CN115164777B

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202210786128.X

    申请日:2022-07-04

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本申请提供了基于一维查找表的相移结构光实时相位计算方法及装置,涉及三维重建技术领域,先通过获取畸变条纹图案的相位计算公式,并根据所述畸变条纹图案的相位计算公式得到二维坐标轴中四个象限的相位转换关系;再利用线性函数将第一象限中的所有坐标点映射至某一离散整数区间,并基于该离散整数区间和所述线性函数构建相位的一维查找表,以根据所述一维查找表的索引下标直接获取第一象限中的相位值;最后基于获取的第一象限中的相位值,利用线性插值法和所述相位转换关系计算得到真实相位,与传统的相位计算方法相比,相位计算速度和相位计算精度得到进一步提升。

    一种基于线性网格模型的投影机畸变补偿方法及装置

    公开(公告)号:CN117036199A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311084061.6

    申请日:2023-08-25

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本申请提供了一种基于线性网格模型的投影机畸变补偿方法及装置,涉及三维重建技术领域,应用于条纹投影轮廓术中,网格化畸变像素平面,并且设置每个网格的网格大小和网格索引值;标定线性网络模型的畸变参数;计算畸变点对应的网格索引值,利用所述网格索引值计算所述畸变点的畸变参数,并利用计算出的所述畸变参数对所述畸变点进行实时补偿。从而在后畸变补偿的基础上,保证补偿精度的同时,提高畸变补偿的速度。

    基于归一化扩展极线几何的实时结构光重建方法及装置

    公开(公告)号:CN114663597B

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202210354762.6

    申请日:2022-04-06

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本申请提供了基于归一化扩展极线几何的实时结构光重建方法及装置,涉及三维重建技术领域,首先基于摄像机和投影仪的标定矩阵计算出摄像机和投影仪的归一化矩阵;再计算出摄像机和投影仪的归一化标定矩阵;然后分别计算摄像机和投影仪各自空间中的归一化参数;计算摄像机空间中的归一化坐标,并将其存储为两个二维查找表;利用摄像机同步抓拍投影仪的投影图案,通过获取的投影图案计算归一化相位;查询二维查找表获取目标参数,并通过目标参数计算出三维点云;最后根据计算出的三维点云对待测物体进行重构,得到待测物体的三维重建结果。基于归一化扩展极线几何进行三维重建,大大降低了计算复杂度,能够达到对待测物体可实时结构光重建的目的。

    基于恒压充电解算锂电池等效模型参数的自放电检测方法

    公开(公告)号:CN116203428A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310101041.9

    申请日:2023-01-13

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于恒压充电解算锂电池等效模型参数的自放电检测方法,包括以下步骤:S1、构建锂离子电池自放电等效电路模型和自放电电流数学模型;S2、使用万用表测量电池的开路电压;S3、测量电池的荷电状态与开路电压的关系曲线,得到当前荷电状态对应的等效电容;S4、测量自放电电阻:将可编程恒压源施加在电池两端,两者通过检流电阻连接;监测实时线路电流,依据自放电电阻与线路电流之间的数学关系,得到自放电电阻;S5、将S2~S4测得的参数代入自放电电流数学模型中得到自放电电流。本发明在测量自放电等效模型参数时,无需等待线路电流达到稳定,利用其过程量解算自放电电阻,能够有效缩短测量时间。

    生成描述子的方法及装置、存储介质

    公开(公告)号:CN110059708B

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN201910347516.6

    申请日:2019-04-26

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本申请实施例提供一种生成描述子的方法及装置、存储介质,涉及图像处理技术领域。该生成描述子的方法包括:获取待生成描述子的图像特征点对应的预先确定的预设数量的采样点对;获取每个采样点对中的两个采样点的灰度值的差值、灰度梯度绝对值和的差值;将所述灰度值的差值、所述灰度梯度绝对值和的差值分别与预设的差值阈值进行比较,得到比较结果;根据所述比较结果生成所述特征点的描述子,所述描述子的维数为所述预设数量的两倍。该方法提高了二进制描述子的鲁棒性。

    一种同步控制方法、装置及图像采集系统

    公开(公告)号:CN106303257B

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN201610807158.9

    申请日:2016-09-07

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明提供了一种同步控制方法、装置及图像采集系统,属于图像采集技术领域。该同步控制方法应用于一种图像采集系统,所述方法包括:控制装置获取图像;将图像发送到投影仪,并按照预设规则发送抓拍指令至摄像头;当投影仪完成所接收到的图像的投影时,控制装置产生垂直同步信号,并将垂直同步信号发送到摄像头,以使接收到所述抓拍指令的摄像头在垂直同步信号的触发下抓拍当前投影仪的投影图像;获取摄像头抓拍的当前投影仪投影图像的抓拍图像。该同步控制方法有效地改善了环境中日光灯的闪烁对投影仪投出的图像造成干扰导致摄像头抓拍图像的质量较差的问题,且提高了图像采集的速度。

    基于查找表的相位和调制获取方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN111207697B

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN202010054965.4

    申请日:2020-01-17

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本申请实施例涉及三维重建技术领域,具体而言,提供了一种基于查找表的相位及调制获取方法、装置及电子设备。先将获取到的变形条纹图像信息分至特定的组别,然后分别利用预先建立好的一个相位查找表和一个调制信息查找表快速查找求解出各组的相位及其调制信息,然后通过一些补偿算法对所求得的相位进行修正,最后将各组的数据进行均值融合,得到最终的相位与调制信息。如此,简化了计算过程和计算的复杂度,使得相位与调制信息获取耗时减少。

    三维面部标志自动检测方法

    公开(公告)号:CN112861579A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN201911182688.9

    申请日:2019-11-27

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 刘凯 贾梦瑶 龚俊

    Abstract: 本申请实施例提供一种自动检测三维面部标志的方法,涉及机器学习和模式识别技术领域。该检测方法包括:使用三维局部形状描述符粗略地检测鼻子;利用人脸的对称性等特征对鼻尖进行准确定位;根据人类面部特征的分布确定眼睛和嘴巴所在的区域;使用卷积神经网络最小化组合损失,提供眼角和嘴角的候选对象;根据候选点及其邻点的特征最大化候选点和真实标志之间的相似性,迭代地更新候选对象,实现对眼角和嘴角的准确检测。该方法在仅使用三维面部数据的情况下,实现了高精度的面部标志自动检测,对于面部表情和姿态稳健,其实用性更高。

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