-
公开(公告)号：CN101067870A
公开(公告)日：2007-11-07
申请号：CN200710123089.0
申请日：2007-06-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明属于计算机图形学领域，涉及一种用于视觉凸壳绘制的高光亮斑消除方法及其装置。该方法借助视觉凸壳绘制中的图像采集装置标定信息及图像序列的冗余信息，消除图像中的高光亮斑，最终得到无高光的图像序列。该方法的主要步骤包括：提取高光亮斑子图像；在其他参考图像中寻找对应子图像；对高光亮斑子图像进行重采样。进一步还对重采样后的子图像进行无缝化处理。本发明还提供了相应的硬件装置。本发明的优点在于利用了视觉凸壳绘制中提供的信息，计算简便高效，并且对输入图像序列没有特殊要求。去除高光后的图像序列可直接应用于视觉凸壳的绘制过程中，得到高真实感的无高光合成图像。
-
公开(公告)号：CN1172263C
公开(公告)日：2004-10-20
申请号：CN02159180.6
申请日：2002-12-30
Applicant: 北京北大方正电子有限公司 , 北京大学计算机科学技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种在多位成像深度设备上进行图像复制的调频挂网方法。现有的技术方法是将输入的图像数据转换成一位设备输出的图像数据后，人为地将一位数据强制转换成相应位深度设备所要求的图像数据，例如常用的二位深度的点阵数据，然后输出。本发明是在传统的误差扩散调频挂网技术基础上利用多阈值的误差扩散技术，对不同图像层次采用不同的扩散参数，结合随机扰动直接输出多位深度设备所要求的图像输出数据。采用本发明所述的方法，大大改善了成像质量，使得图像层次过渡更加平滑，各个层次网点分布更加均匀，高光部分更加细腻。
-
公开(公告)号：CN112733714B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110028647.5
申请日：2021-01-11
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于VGG网络的自动人群计数图像识别方法，利用VGG网络模型对图像进行嵌入式层归一化处理，基于VGG网络嵌入式层归一化进行人群计数图像识别，所述自动人群计数图像识别方法命名为VadaLN；包括：建立基于VGG网络模型的嵌入式层归一化网络模型VadaLNet；采用尺度重组网络模块SSM用于进行人群计数，使用散度马尔可夫随机场损失函数DivMRF对人群计数任务建模，并通过对抗式上下文损失函数ACL建立非对齐优化方法，实现密度图估计的非一致训练，优化VadaLNet的参数。本发明方法对输入的包含人群的图像进行识别和人群计数，过滤与计数任务无关的图像特征，即得到VadaLN值，实现基于VGG网络的自动人群计数图像识别。
-
公开(公告)号：CN106973221A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710103042.1
申请日：2017-02-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于美学评价的无人机摄像方法和系统，所述无人机具有摄像机，所述方法包括以下步骤：控制所述无人机飞行到指定区域；使所述摄像机朝向被拍摄主体以便将所述主体置于所述摄像机的视场内；利用所述摄像机拍摄所述主体的图像；基于美学评价算法来计算所述图像的美学评分；基于所述美学评分来调整所述无人机的姿态；迭代进行所述拍摄、计算和调整的步骤，直到得到最优美学评分；以及将所述最优美学评分所对应的摄像机视角作为最优视角，在所述最优视角下利用所述摄像机对所述主体进行拍摄。
-
公开(公告)号：CN100535943C
公开(公告)日：2009-09-02
申请号：CN200710123089.0
申请日：2007-06-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明属于计算机图形学领域，涉及一种用于视觉凸壳绘制的高光亮斑消除方法及其装置。该方法借助视觉凸壳绘制中的图像采集装置标定信息及图像序列的冗余信息，消除图像中的高光亮斑，最终得到无高光的图像序列。该方法的主要步骤包括：提取高光亮斑子图像；在其他参考图像中寻找对应子图像；对高光亮斑子图像进行重采样。进一步还对重采样后的子图像进行无缝化处理。本发明还提供了相应的硬件装置。本发明的优点在于利用了视觉凸壳绘制中提供的信息，计算简便高效，并且对输入图像序列没有特殊要求。去除高光后的图像序列可直接应用于视觉凸壳的绘制过程中，得到高真实感的无高光合成图像。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101123723A
公开(公告)日：2008-02-13
申请号：CN200610089252.1
申请日：2006-08-11
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提出了一种基于GPU的压缩视频解码方法。该方法利用点图元而不是矩形来表示视频块，将除变长解码外的所有解码环节成功映射到GPU上，利用CPU将视频数据组织成点集并通过绘制点集的方式完成解码过程。本发明结合了CPU和GPU各自的优势，使两者并行工作加速视频解码过程，同时具有硬件解码的高性能和软件解码的灵活性，可以处理多样的视频压缩格式和标准，能用来替代配备GPU的个人计算机，游戏主机，手持移动设备等上的专用解码硬件，提高硬件资源的利用率，降低成本。
-
公开(公告)号：CN1312532C
公开(公告)日：2007-04-25
申请号：CN200410101653.5
申请日：2004-12-20
Applicant: 北京北大方正电子有限公司 , 北京大学
IPC: G03F5/00
Abstract: 本发明涉及一种用于凹印制版的无缝混合网点挂网方法，属于印刷制版的网点生成方法领域。现有无缝挂网技术中，对网点数据的大小有很严格的限制，当超过该限制后，其无缝挂网的实施将难以实现。本发明所述的方法在挂网时，由于混合网点算法上的限制要求，其阈值矩阵的宽度大小固定，通过利用二次求余计算无缝连接方向上双阈值矩阵的分界点，并作阈值矩阵再生成处理后进行无缝挂网。采用本发明所述的方法在保持了传统的胶印挂网制版的各种优点的同时，可以在周长任意尺寸大小的凹印滚筒上产生连续的无缝连接的，质量保证的混合网点，使得挂网数据大小与设备无关。本发明可以有效地应用于包装、墙纸、地图等连续图案印刷品的凹印印刷制版。
-
公开(公告)号：CN1870053A
公开(公告)日：2006-11-29
申请号：CN200510011768.X
申请日：2005-05-23
Applicant: 北京大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明提出一种基于锐化滤波器的三维模型特征线提取方法，不但能得到更丰富的绘制细节，而且也减少了与曲率相关的计算步骤，提供更好的实时绘制支持。本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：1)读入三维模型数据并建立三维模型的顶点及每个顶点相邻顶点的存储结构；2)对模型进行锐化预处理操作，重新计算每个顶点的新的坐标；3)绘制模型的轮廓线。在模型上计算视线方向与法线方向垂直的点作为轮廓点，连接并绘制在屏幕上。4)绘制三维模型上的折痕线和边界线。本发明绘制细节丰富生动，绘制过程中需要的计算量小，对于大型的模型也能达到实时绘制的要求。
-
公开(公告)号：CN1866296A
公开(公告)日：2006-11-22
申请号：CN200510011723.2
申请日：2005-05-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明涉及一种高动态范围图像的动态范围压缩技术。此技术通过自适应指数映射来对图像亮度的动态范围进行压缩，保留了图像细节，然后截断亮度两端象素密度小的区域来保留图像的对比度，最后根据动态范围压缩前后的亮度，计算动态范围压缩后的各个颜色分量。本发明的高动态范围压缩方法与现有的几个效果最好的方法相比，效果类似，但速度更快。此技术能够自动完成，无需手工干预，而通过手工设定参数，可以获得不同曝光效果的图像。
-
公开(公告)号：CN1588224A
公开(公告)日：2005-03-02
申请号：CN200410058437.7
申请日：2004-08-11
Applicant: 北京大学 , 北京北大方正技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种相机标定中定标物自动提取技术。现有的各种相机标定方法一般需要手工干预，而且精度不高。本发明使用纯色同心圆作为标定物，将标定物和物体按照一定规则排列在检较场中，并对拍摄的图像进行预处理，使得标定物能够全自动提取，结果更为精确。对于普通的数码相机拍摄的照片也能取得很好的提取效果。本发明中的标定过程全部自动化，完全不需要人工干预，实现简单，易于操作。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
40
records
(took 0.017 seconds)
