-
公开(公告)号:CN115235369A
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202210247221.3
申请日:2022-03-14
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明属于光学成像技术领域,公开了一种彩色目标的偏振三维成像方法、系统及应用,获取不同偏振方位角图像;根据目标表面微面元的三维轮廓信息与法向量之间的映射关系,建立目标表面微面元法向量模型;求解天顶角θ和方位角对强度梯度场GN‑Ⅱ进行估计,解决方位角模糊性问题;对偏振信息求解得到的梯度场信息进行校正;对校正模型进行优化,补充用于修正不同反射率表面区域梯度场的权重信息;利用积分算法求解,完成对彩色目标偏振三维轮廓的精确重建。本发明的彩色目标的偏振三维成像方法,利用近红外波段在不同反射率目标中强度差异性的相对稳定性,有效的解决了具有非均匀反射率的彩色目标在利用强度梯度场校正偏振法向量多值性过程中的问题。
-
公开(公告)号:CN114663578A
公开(公告)日:2022-06-24
申请号:CN202210135322.1
申请日:2022-02-14
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多目标场景偏振三维成像方法,包括:利用偏振三维成像系统获取多目标场景不同偏振角度的场景图像;构建神经网络;对神经网络中的清晰化网络模块和模糊距离估计网络模块分别进行训练;利用经训练的神经网络模型获得多目标场景不同偏振角度的场景图像中不同的目标的深度估计结果和清晰目标图像;获取不同目标物体表面的偏振度,以及不同目标物体表面入射光的方位角和入射角;对多目标偏振三维成像场景中的偏振求解得到的法向量进行校正;利用不同目标的方位角和入射角信息,实现多目标场景下物体表面三维轮廓的重建。本发明将深度学习与偏振三维成像相结合,实现了多目标场景的高精度偏振三维成像。
-
公开(公告)号:CN118961587B
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411193123.1
申请日:2024-08-28
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平凸透镜和红外感光片的腔衰荡腔模调节方法,涉及腔模信号调节技术领域,该方法适用于腔衰荡光电系统,腔衰荡光电系统包括:红外激光器,以及沿着红外激光器的输出激光的光路依次设置的谐振腔和光电探测器。该方法包括:利用红外感光片,确定红外激光器的输出激光的光路高度,得到标记有光路高度的红外感光片;利用标记有光路高度的红外感光片和平凸透镜,辅助调节谐振腔的腔镜在光路中的位置和角度,实现腔模信号的横模调节。本发明方法简化了腔衰荡技术中调节腔模信号的操作,舍去可见光激光器,降低了成本,提高了光路的稳定性,降低了时间成本。
-
公开(公告)号:CN114663578B
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202210135322.1
申请日:2022-02-14
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多目标场景偏振三维成像方法,包括:利用偏振三维成像系统获取多目标场景不同偏振角度的场景图像;构建神经网络;对神经网络中的清晰化网络模块和模糊距离估计网络模块分别进行训练;利用经训练的神经网络模型获得多目标场景不同偏振角度的场景图像中不同的目标的深度估计结果和清晰目标图像;获取不同目标物体表面的偏振度,以及不同目标物体表面入射光的方位角和入射角;对多目标偏振三维成像场景中的偏振求解得到的法向量进行校正;利用不同目标的方位角和入射角信息,实现多目标场景下物体表面三维轮廓的重建。本发明将深度学习与偏振三维成像相结合,实现了多目标场景的高精度偏振三维成像。
-
公开(公告)号:CN116485869A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310251809.0
申请日:2023-03-15
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于单目偏振三维成像的多目标绝对深度估计方法,包括:获取相机调焦过程中的主点线性变化系数;将目标物体的最近区域对焦至清晰并获取当前位置的相机内参;获取清晰目标区域不同角度的偏振图像,并计算清晰目标表面反射光的偏振度,方位角和天顶角;构建目标表面法线,积分重建清晰目标区域的三维表面轮廓;根据单目测距模型获得目标表面空间两点间的真实距离;根据两点间的真实距离恢复目标绝对深度信息;将模糊目标区域对焦至清晰并获取对焦后相机内参值;利用对焦后相机内参值,恢复模糊目标动态对焦后的绝对深度三维信息。本发明通过单目测距模型的构建与相机标定的结合,能够实现目标绝对深度信息的恢复。
-
公开(公告)号:CN116797724A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310564849.0
申请日:2023-05-18
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于特征点区域分割的人脸偏振三维重建方法,包括:获取真实场景下目标人脸的不同偏振角度下的多张偏振图像;根据多张偏振图像和预设折射率,确定每张偏振图像的每个点的第一方位角和天顶角;对目标人脸的任一张偏振图像进行特征点检测,根据检测得到的特征点对任一张偏振图像进行区域划分,得到多个不同子区域;根据预设先验信息在每个子区域内设置方位角阈值;根据每个子区域内每个点的第一方位角和每个子区域对应的方位角阈值,确定每个点的第二方位角;根据每个点的第二方位角和天顶角确定每个点的梯度场,根据梯度场进行目标人脸的三维重建。
-
公开(公告)号:CN116630530A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310375911.1
申请日:2023-04-10
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种融合图像光流的动态场景偏振三维重建方法,包括:搭建偏振三维重建系统,获取待重建物体在不同角度的动态场景偏振图像;利用所述不同角度的动态场景偏振图像计算物体表面的偏振度;根据目标表面微面元的三维轮廓信息与目标表面法向量之间的映射关系,重建目标物体的三维表面函数;使用图像光流算法对动态场景进行重建,获得目标物体的三维表面重建结果;融合图像光流得到的三维表面重建结果,对利用目标微面元法向量获得的偏振三维重建结果进行校正,获得最终的三维重建结果。本发明通过融合图像光流的方法校正通过偏振三维成像得到的动态场景下的重建结果,有效提高了动态场景下偏振三维成像的准确性。
-
公开(公告)号:CN116576827A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310484598.5
申请日:2023-04-28
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G01C11/04
Abstract: 本发明公开了一种基于偏振三维成像的遥感地形三维测绘方法,包括:采集不同目标地形区域的偏振图像;计算目标地形区域表面的偏振度以及入射光的入射角、方位角;构建法向量与入射光的入射角、方位角之间的第一映射关系,获得第一法向量信息;计算太阳的天顶角与方位角,构建光源矢量与天顶角、方位角之间的第二映射关系,获得目标地形区域表面的光源矢量;构建目标地形区域表面的辐射模型,并计算先验法向量信息;基于先验法向量信息对第一法向量信息进行修正,得到修正法向量信息;根据修正法向量信息和预设角度下不同目标地形区域的偏振图像,进行目标区域的三维场景重建。本发明可以实现大场景下的卫星遥感地形三维重建,提高了运算速度。
-
公开(公告)号:CN118961587A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411193123.1
申请日:2024-08-28
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平凸透镜和红外感光片的腔衰荡腔模调节方法,涉及腔模信号调节技术领域,该方法适用于腔衰荡光电系统,腔衰荡光电系统包括:红外激光器,以及沿着红外激光器的输出激光的光路依次设置的谐振腔和光电探测器。该方法包括:利用红外感光片,确定红外激光器的输出激光的光路高度,得到标记有光路高度的红外感光片;利用标记有光路高度的红外感光片和平凸透镜,辅助调节谐振腔的腔镜在光路中的位置和角度,实现腔模信号的横模调节。本发明方法简化了腔衰荡技术中调节腔模信号的操作,舍去可见光激光器,降低了成本,提高了光路的稳定性,降低了时间成本。
-
公开(公告)号:CN116704113A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310251869.2
申请日:2023-03-15
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于蒙特卡洛的偏振三维反演成像方法,包括:获取目标物体透过传输介质后每一像素的斯托克斯信息;利用偏振蒙特卡洛数值模拟方法建立复杂环境成像模型,利用仿真获得面光源在散射介质的穆勒矩阵;根据散射介质的穆勒矩阵以及探测器探测到目标物体的偏振信息数据,恢复光传输前的偏振信息;利用光传输前的偏振信息重建物体的三维数据。本发明以蒙特卡洛方法为基础,建立远距离复杂环境成像模型,利用反演思想恢复传输前的偏振信息,精确求解出每一个微面元法向量的入射角,克服了传统偏振三维技术受不同环境中多种复杂散射粒子的影响,解决了偏振信息失真问题,有效扩展了偏振三维的应用场景。
-
-
-
-
-
-
-
-
-