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公开(公告)号：CN112213737A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910548920.X
申请日：2019-06-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S17/894 , G01S7/481 , G01S7/486 , G01S7/4861 , G01S7/4865
Abstract: 本发明公开了一种远距离光子计数三维激光雷达成像系统及其方法，该系统利用时间相关光子计数技术结合工作于盖革模式下的雪崩光电二极管获取目标光子飞行时间数据，再用专门的算法和软件对原始数据进行分析，从而准确重构远距离目标的深度及反射率图像。本发明解决了传统光子计数激光雷达系统作用距离较短、成像速度较慢的问题，有效拓宽了光子计数激光雷达系统的应用范围。
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公开(公告)号：CN112019778A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910469113.9
申请日：2019-05-31
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Bayer稀疏阵列CMOS的真彩色夜视成像方法，从稀疏阵列中提取低分辨率的Bayer颜色矩阵，插值得到RGB彩色矩阵，之后放大到原分辨率，从放大后的图像中获取图像彩色信息；从阵列中提取高分辨率的亮度图像获取亮度信息，两者组合成待处理的彩色图像；之后采用灰度世界算法进行偏色校正，采用全局自适应的方法调节图像亮度，使图像符合人眼视觉系统的感知，使用上一帧图像计算的参数应用在当前帧的图像上，从而实现实时的夜间真彩色成像。本发明充分利用夜天光中丰富的近红外信息，可以在低照度条件下提高成像的亮度，既减少了入射光子的损失提高了光能利用率又保证彩色图像的颜色不失真，提高彩色微光成像质量和目标识别率。
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公开(公告)号：CN111259991A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010129617.9
申请日：2020-02-28
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种噪声环境下欠采样单像素成像目标识别方法，该方法利用计算式单像素关联成像光路获取样本的一维欠采样信号，将一维欠采样信号行重排生成矩阵，将矩阵映射到伪彩色空间生成彩色图片；将彩色图片分为训练集和测试集，输入卷积神经网络进行训练，并进行参数调优，获得训练好的卷积神经网络；对待识别图片进行样本相同的处理得到彩色图片，将彩色图片作为目标样本经训练好的卷积神经网络进行识别，获得识别结果。本发明基在不进行关联运算的前提下进行目标识别，保证了目标识别准确率，加快了目标识别的速率。
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公开(公告)号：CN110533706A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201810512087.9
申请日：2018-05-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算鬼成像的三维目标重构的方法，首先对参考平面进行标定，根据图像中每个像素的灰度，计算每个像素所代表的参考平面上对应区域中心处光源方向和桶探测器方向之间的夹角；将三维目标放置在参考平面上，根据图像中每个像素的灰度，计算每个像素所代表的目标上对应区域中心处光源方向和桶探测器方向之间的夹角；最后计算参考平面和目标对应区域处角度的差值，得到目标距离参考平面的深度，从而重构出目标的三维形态。本发明增加一个参考平面，将桶探测器的数目减少至一个，降低了空间成本和系统成本；将三维目标重构技术与鬼成像技术相结合，有助于鬼成像在实际应用中的推广，特别是在工业零件和生物样本的检测中。
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公开(公告)号：CN107277397B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201710524708.0
申请日：2017-06-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种通用型电子倍增CCD驱动系统及其方法，该系统包括NI主机、电子倍增CCD器件背板、转移时钟驱动电路、倍增时钟驱动电路、第一直流偏置电压电路A、第二直流偏置电压电路B、相关双采样电路以及为上述电路提供稳定工作电压的供电电源，NI主机包括两个模拟信号板卡、FPGA板卡以及量化采样板卡；电子倍增CCD器件背板的输出端口连接相关双采样电路的输入端口，相关双采样电路的输出端口连接NI主机中量化采样板卡的输入端口。本发明通过NI主机设置与修改转移时钟驱动信号的时序、幅值、频率等参数，便于针对不同型号电子倍增CCD的驱动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104933745B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201510364590.0
申请日：2015-06-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分形插值的提高图像分辨率的关联成像方法，在分形插值的过程中采取了对采样总体进行小区域划分的方法，让各个小区域按照各自的插值公式进行计算，之后再将小区域组成总体，从而完成对空间光强采样的插值计算，在完成插值的基础上本发明通过最终的关联运算，来得到高图像分辨率的成像。本发明不需要对信号进行变换域转换，更不需要对矩阵进行稀疏处理，仅仅通过对光场的分形插值，就能大大提高图像分辨率，实现简单，计算更速度快；在保持图像总体的条件下，通过少量采样便能得到较高的图像分辨率，有着较高的成像效率。
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公开(公告)号：CN105654441B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201511027349.5
申请日：2015-12-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法，首先空域去噪，抑制动态噪声对图像重建的影响，即通过计算压缩成像测量值与采样矩阵的空域二阶相关，从而实现动态噪声的空域滤波，抑制动态噪声的影响；然后建立新的压缩成像方程并恢复图像，即利用上述第一步得到的二阶关联运算结果，建立新的压缩成像方程并将其转换为凸优化问题，通过匹配追踪的方法寻找基于L范数最小的优化模型，在满足收敛性和稳定性的条件下，重建出原始图像，在动态噪声环境中重构出目标清晰的图像。本发明能够有效抑制压缩成像中动态噪声对重建质量的影响，提高了对目标的成像质量；计算复杂度低，且不增加系统对硬件的要求。
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公开(公告)号：CN107748885A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710519966.X
申请日：2017-06-30
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06K9/2054 , G06K9/40
Abstract: 本发明公开了一种快速对模糊字符进行识别的方法，将一组随机散斑场图像用投影仪投射到目标上，由鬼成像系统计算后得到图像，对图像进行预处理，将图像噪声滤除后，使用阈值滤波，将信号与噪声分离，使用ORB算法对字符进行特征点提取，通过K邻近算法训练，劳氏算法进行匹配，识别出字符。本发明减少鬼成像系统的采样次数，提高了系统的运算速度，将目标识别与鬼成像技术相结合，使鬼成像技术得以实际应用。
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公开(公告)号：CN107403433A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201610340443.4
申请日：2016-05-20
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06T2207/30181
Abstract: 本发明提出一种复杂云背景下红外小目标检测方法，包括图像预处理、二次显著性区域检测和疑似目标分割、帧间虚警抑制三部分；具体为：对单帧图像先进行二维中值滤波，然后进行高通模板滤波；用频域残差法对单帧图像进行处理完成一次显著性区域检测，然后进行傅里叶变换和傅里叶逆变换完成二次显著性区域检测，最后用滑动窗口遍历单帧图像进行目标与背景的二值化分割，获得疑似目标；对图像序列进行间隔采样，对不同帧图像检测出的疑似目标进行帧间关联，使用最小欧氏距离法排除虚；然后用质心法提取图像中目标的单个像素点，从而在图像中标示红外小目标。本发明方法能够将复杂云背景下的红外小目标较为准确地检测出来。
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公开(公告)号：CN107305252A
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201610262354.2
申请日：2016-04-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种主动提取目标深度细节的快速成像方法。通过利用目标连续性，即相邻像素点间具有的空间相关性，根据深度细节复杂度层次自适应决定激光光斑的扫描步长。算法首先以粗扫描步长快速获取目标的低分辨率3-D图像。然后根据空间相关性将其转化为0-1矩阵，称为细节矩阵。接着，细化分割目标深度细节，改变扫描步长。最后，根据估计得到的所有“像素点“的深度值，就可以重构出目标的高分辨率图像。实验表明，本发明可以自适应决定不同深度细节复杂度区域的激光扫描步长，实现以低采样率快速重构出目标清晰的3-D图像。
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