公开(公告)号：CN116385258A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310158904.6

申请日：2023-02-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨毅 ,  许汐 ,  高宇

IPC: G06T3/00

Abstract: 本发明提供了一种基于自适应积分分辨率的图像扇形变换方法，属于图像处理领域，该方法首先根据原始图像的尺寸以及设定的圆心角度数大小自适应计算扇形变换半径，建立并绘制扇形变换模板。然后确定绘制扇形的起始及终止角度，设置积分分辨率，计算圆心角范围内的积分角度序列，定义旋转矩阵，确定积分点坐标范围，对坐标点进行积分，在模板上构建扇形区域；最后通过将原始图像的像素值一一映射到扇形区域内，实现图像的扇形变换。该发明对标准图像进行扇形变换，能够同时实现包括平移、旋转、缩放、扭曲等在内的多种几何变换，有效模拟鱼眼图像边缘处目标存在的畸变，降低畸变数据集的制作难度，为以鱼眼图像为例的畸变图像的相关研究提供便利。

公开(公告)号：CN116310603A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310158829.3

申请日：2023-02-24

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨毅 ,  高宇 ,  许汐

IPC: G06V10/766 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于同心圆交并比的多点目标检测方法，属于计算机视觉领域，尤其涉及一种针对目标检测任务下24点目标表示法的有监督学习回归方法；本方法首先转换数据集格式，用以构建与发明回归方法相匹配的数据集真值格式；其次对模型输出数据构建同心圆表达，用以构成多项损失函数；接下来对转换格式后的数据集构建同心圆表达，用以构成多项损失函数；接下来利用模型输出数据的同心圆表达与真值数据集构成的同心圆表达进行损失函数计算，构成共计25项损失项；最后采用多任务回归方法，平衡各项损失学习复杂度，实现回归方法；该方法避免了传统多点目标表示回归法对随机多边形面积的计算与相交域面积计算过程，大大简化了回归策略的复杂性，可大幅度提高训练学习过程的收敛速度，使该方法可以投入实际工程应用。

公开(公告)号：CN115018177A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210709502.6

申请日：2022-06-21

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 伍岳 ,  高宇 ,  吴海丰

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明属于优化方法，具体涉及一种三维层析相机排布优化方法。它包括下述步骤：步骤1：获得投影；获得所有可能方向上的投影；步骤2：预处理；步骤3：确定每张投影确定的未知体素分布范围；步骤4：确定每张投影确定的有效修正次数；步骤5：列出所有可能的相机排布方式；步骤6：计算不同相机排布方式的未知体素个数；步骤7：计算不同相机排布方式的有效修正次数；步骤8：计算不同相机排布方式的平均有效修正次数；步骤9：确定最优排布方式。本发明相对于现有技术具有以下有益效果：使用该排布方式的重构结果精度高。