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公开(公告)号：CN119169208A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411690058.3
申请日：2024-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于多模态正则化和温度平滑约束的三维场景重建方法，属于计算机视觉技术领域。该方法首先对同一三维场景相同视角下的彩色‑温度图像对进行配准，然后通过混合或轮廓线叠加的方式生成增强的图像。对增强的图像进行运动构造，生成点云与相机位姿。再创建两个独立的高斯模型，输入点云数据和相机位姿，分别渲染得到温度图像和彩色图像。为温度模态和彩色模态的高斯模型设置损失函数，在温度模态的损失函数中引入平滑项。设置一个正则化系数，将温度模态和彩色模态的损失函数联立起来。利用总损失函数计算整体损失和梯度，并反向传播，通过自适应密度控制对模型的各项参数进行优化。最后使用训练后的模型完成三维场景的重建。
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公开(公告)号：CN117788831A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311625301.9
申请日：2023-11-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩窗口注意力机制的图像去雨方法。首先获取网络训练需要的图像数据集。然后构建压缩窗口注意力机制的图像去雨网络模型；通过获取的数据集训练图像去雨网络模型；经过训练的网络模型接收需要进行去雨处理的图片，完成去雨处理后将图片输出。本发明设计了一种全局窗口增强注意力机制，以更低的计算复杂度建立窗口之间的全局关联。相比于传统的窗口注意力机制，本发明提出的压缩窗口注意力机制建立窗口特征的全局关联，克服了传统的窗口注意力机制的局部感受野这一缺陷。
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公开(公告)号：CN116993908A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310894835.5
申请日：2023-07-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 朱尊杰 , 魏宇鑫 , 颜成钢 , 张文豪 , 路荣丰 , 赵思成 , 孙垚棋 , 王帅 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广 , 付莹 , 郭雨晨
Abstract: 本发明公开了一种多传感器信息融合的相机定位和三维重建方法。本发明方法分为前端和后端两个线程来实现三维模型的重建。前端线程通过融合多个、多种传感器实现了更加鲁棒的位姿估计以及更加高效的场景地图重建。后端线程在提供了准确的回环检测后构建位姿图优化，进而获得了更为精确的相机位姿估计以及更高的三维地图质量。
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公开(公告)号：CN116863053A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310858434.4
申请日：2023-07-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的点云渲染增强方法。本发明包括以下步骤：步骤1、构造并训练神经辐射场；输入图像序列，使用训练好的神经辐射场进行重建，得到场景隐式表达；步骤2、训练可微分的点云渲染器，在训练的过程当中，将得到的场景隐式表达作为先验知识，利用知识蒸馏来修正Z‑buffer，从而得到更好的渲染结果。本发明利用先前学习到神经辐射场所产生的高质量的Z‑Buffer，作为高质量的先验，来修正可微分的点云渲染器的权重，以减少渲染中的噪点和其他失真效果，从而生成更加准确和精细的渲染图像。通过这些改进，本发明能够在保持点云原有信息的基础上提高渲染效果和质量，从而更好地满足VR/AR系统等下游任务的需求。
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公开(公告)号：CN113538444A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110728327.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空洞卷积的并行空间金字塔模型图像分割方法。本发明包括如下步骤：步骤1、提取输入图像特征：对于给定的输入图像，通过残差网络提取得到特征图；步骤2、构建并行空间金字塔模型：步骤3、特征图拼接：在得到并行空间金字塔模型中不同感受野下的特征图后，将其与步骤1中得到的特征图拼接在一起，得到一个多维特征图；步骤4、输出分割结果图：将多维特征图经过卷积降维后，使用softmax函数得到分割结果图。本发明结合空洞卷积和空间金字塔模型在获取不同感受野的特征图的同时极大的补足细节特征，提高图像分割结果的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113536417A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110683663.8
申请日：2021-06-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平面约束的室内场景模型补全方法。在稠密室内三维重建的基础上使用循环使用RANSAC方法进行三维平面的检测，通过平面检测结果，将室内环境分割为不同的平面区域和物体区域，然后利用物体区域中各mesh顶点的邻接关系将空间上彼此分离的物体分割开，然后分别在不同的平面区域和不同的物体模型上进行孔洞检测，分别完成孔洞补全任务，然后将逐个补全的结果放在同一个三维空间中，最终完成室内全场景的三维模型孔洞补全任务。本发明消除了不同物体上孔洞之间的干扰，极大的提高了物体模型的补全精度，提高了补全效果，在对场景中的平面模型进行补全时，能够在平面方程的约束下，实现更加鲁棒的平面补全效果。
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公开(公告)号：CN119540267A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411541787.2
申请日：2024-10-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/13 , G06T5/10 , G06T5/60 , G06T5/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种确定IVUS图像中血管腔隙的外弹性膜精准边界的方法。本发明的核心在于引入一种IVUS图像分割框架，该框架包含三个主要的创新模块：WCSR模块、MaHS模块和DFCH桥模块，通过这三个模块，框架通过小波变换作为采样基础，对空间信息进行时间频率分析，同时通过多注意力机制强化了模型对全局特征和局部细节的捕获能力，再通过通过使用不同膨胀率的卷积和多层特征融合技术，加强了特征上采样过程中的空间信息恢复，最后通过增强的无监督学习方法，模型在没有大量标注数据的情况下也能有效学习和模拟IVUS图像中的视觉信息空缺区域，从而提高分割精度。与现有技术相比，本发明方法利用小波变化对图像进行处理，通过不同模块的创新应用，有助于更好地捕捉和利用图像中的结构性特征，进而提升分割性能。
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公开(公告)号：CN119515892A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411286384.8
申请日：2024-09-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/74 , G06V20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于正交方向和图割优化的室内点云精确提取方法。本发明方法在点云处理和建筑信息提取中具有显著的有益效果。首先，通过正交方向估计和非线性优化，使得点云数据能够高精度对齐建筑的主要轴线，确保模型与实际结构一致。其次，该方法通过图割模型有效剔除建筑外部点云数据，减少噪声干扰，从而保留建筑内部的有效点云。此外，利用平面检测和正交约束，提高了室内空间提取的准确性和完整性。整体而言，该方法不仅自动化程度高，显著减少了手工调整需求，还具有强大的鲁棒性，即使在数据缺失或噪声存在的情况下，仍能稳健地提取建筑内部结构信息。
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公开(公告)号：CN119379925A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411944199.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D高斯泼溅的三维温度场重建方法，首先对输入的彩色图像进行特征点提取并获取描述子，对提取的特征进行特征匹配；然后生成相机位姿以及实现稀疏点云的重建，最后根据不同的需求，选择相应策略实现三维温度场重建。本发明方法能够针对三维重建在实际应用过程中对存储空间，重建速度，重建质量等不同的应用需求，制定了三种不同的策略以实现三维温度场的重建，用户可以根据不同的需求，选择相应策略实现三维温度场重建。这种按需选择策略能够灵活适应多种场景需求，提升模型的适用性和重建效率，从而有效优化计算资源，保证重建精度的同时减少不必要的计算消耗，并且同时提升彩色图像和温度图像的重建效果。
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公开(公告)号：CN119338840A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411286374.4
申请日：2024-09-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/11 , G06T5/10 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于快速傅里叶变换和SKAttention机制的OCT图像分割方法。本发明通过在UNet网络即骨干结构初始阶段引入图像预处理模块，显著提高了OCT眼底图像水肿区域的分割精度和效率。图像预处理模块结合FFT和SKAttention机制，该模块被设计为对输入的OCT图像数据进行初步变换和特征加权处理，以强化网络对水肿特征的识别能力。此技术方案优化了特征处理流程，增强了模型对眼底病变特征的识别能力，特别是在处理复杂或低对比度的水肿区域时表现出高效性和高准确性。此外，该方法在保持高处理速度的同时，还具备良好的适应性和可扩展性，适合于大规模医疗图像处理应用。
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