-
公开(公告)号：CN103916656A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410092452.7
申请日：2014-03-13
Applicant: 华中科技大学 , 深圳深讯和科技有限公司
IPC: H04N13/00
Abstract: 本发明涉及一种利用深度图进行图像绘制方法，其特征在于包括以下步骤：（1）输入彩色图像，以及与之对应的深度图像；（2）输入新视点的绘制参数；（3）利用所述的彩色图和深度图进行新视点的绘制，得到彩色图像I；（4）对所述彩色图像I进行后处理，得到图像II；（5）输出所述得到的图像II。本发明通过将图像绘制与填补空洞的过程结合起来，在图像绘制的过程中直接解决了空洞的填补问题。这种方法即可以降低算法的时间复杂度，又可以提高图像绘制的质量。
-
公开(公告)号：CN118799524A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410786045.X
申请日：2024-06-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种三维场景表示方法、设备、存储介质及程序产品，属于机器视觉技术领域；考虑到现有的基于3D高斯溅射所产生的高斯点云来表示三维场景的方法中高斯点云分布存在大量冗余，利用重建网络来恢复照片级的图像渲染，使得光栅化过程仅需输出较小分辨率的特征图，从而在模型优化过程中限制高斯点云的致密化过程，使得高斯点云数量大大减少，能够在保证准确性的前提下，进一步降低三维场景表示所需的存储空间；除此之外，在三维高斯点云和重建网络优化完成后，还可以利用优化后的三维高斯点云和重建网络，获取用户指定的相机位姿下的三维场景的可视化表示，实现了更加直观有效的三维场景表示。
-
公开(公告)号：CN117670697A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311587497.7
申请日：2023-11-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种生成稠密焦栈图像的方法、系统、设备及存储介质，属于图像处理领域，包括：S1、将一组焦距域稀疏的焦栈图像按照焦距编号；S2、将编号后的焦栈图像依次分块、划分块组及对应块对；S3、将块对中的一个块作为基准块，另个块作为当前块，对基准块进行模式变换得到拟合块及拟合参数对，选择拟合块与当前块误差最小的拟合参数对作为当前块对的第一拟合参数对；S4、用第一拟合参数对作为最佳拟合参数对生成预测参数对，并用预测参数对对基准块进行模式变换得到预测块；S5、将预测块按照焦距编号和坐标进行拼接得到新焦距图像；新焦距图像与焦距域稀疏的焦栈图像构成稠密焦栈图像。本发明能降低数据存储量及对设备性能的要求。
-
公开(公告)号：CN113205579B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110468194.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T15/00 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种三维重建方法、装置、设备及存储介质。首先获取预设数量目标对象的不同张视图，根据第一预设神经网络算法及每张视图得到点特征数据并结合第二预设神经网络算法进行预设视图内转换以及预设视图间转换以得到每张视图的点云结果，最后基于预设损失函数获取点云结果的交集生成目标点云结果，完成三维重建目标对象。充分考量每张视图内及每张视图间的特征，利用各视图的互补性和一致性有效提高重建结果精度。并且，所设置的预设损失函数从完整度和准确度两方面约束点云结果，避免重建结果出现孔洞、表面分布不均或不合理等问题，保障理想重建效果。
-
公开(公告)号：CN110675349B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910944889.1
申请日：2019-09-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种内窥镜成像方法及装置，通过获取待成像位置多个角度的初始图像，其中，所述初始图像与所述角度一一对应；根据所述初始图像，得到多个校正图像，其中，相邻所述校正图像之间具有相互重复区域；对所述多个校正图像进行拼接与校正处理，获取对所述待成像位置的成像图像，提高了腹腔镜视场角的范围。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113822232B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111372903.9
申请日：2021-11-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于金字塔注意力的场景识别方法、训练方法及装置，属于计算机视觉领域。方法包括：对彩色特征图和深度特征图分别进行金字塔分层，并基于注意力机制计算得到各层对应的注意力图以及注意力的输出；将最后一层的注意力的输出作为最后一层的最终特征图，其余层将上一层的最终特征图上采样之后的结果与本层的注意力的输出相加后作为本层的最终特征图；对各层中每一层对应的注意力图和最终特征图分别进行尺度变换，以两个新注意力图的平均值作为最终注意力图，并映射最终注意力图中最大的k个位置到本层的最终特征图以得到本层的局部特征；融合全局特征以及各层局部特征后，能够提高场景识别的准确度。
-
公开(公告)号：CN110996104B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201911234746.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/159 , H04N19/172 , H04N19/44 , H04N19/52 , H04N19/91
Abstract: 本发明公开了一种光场焦点堆栈图像序列编、解码方法、装置及系统，由于焦点堆栈图像每帧之间存在很大相关性，每帧之间仅有对焦区域与失焦模糊区域不同，通过对对焦区域进行高斯滤波，即可模拟出其他帧的失焦模糊区域。本发明通过遍历预测运动矢量候选列表，将失真代价最小的预测运动矢量所指的位置作为起始点，依次进行整像素搜索和级联的亚像素搜索，并对搜索过程中的每一个匹配块进行高斯滤波，比较高斯滤波前后匹配块的率失真代价，选择率失真代价较小的匹配块最优最优匹配块，将高斯滤波应用到帧间预测模型之中，有效的减小了预测单元与编码单元的残差分布，从而有效的节省了码率，编码效率较高。
-
公开(公告)号：CN110322471B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910648517.4
申请日：2019-07-18
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本申请实施例提供一种全景视频浓缩的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取第一视频中的各预选运动目标的预选运动轨迹，该各预选运动目标的预选运动轨迹经过分割线所对应的位置，该第一视频是全景视频经该分割线分割后得到的；根据各预选运动目标的预选运动轨迹，获取各预选运动目标经过该位置时的运动特征，并根据该运动特征，合并对应同一运动目标的预选运动轨迹，得到合并后的运动轨迹；根据该合并后的运动轨迹，获取该全景视频浓缩后的视频。本申请实施例所提供的技术方案，避免了在全景视频浓缩的过程中将相同运动目标的运动轨迹跟踪为多个运动目标的多条运动轨迹的问题，提高了全景视频浓缩的准确性。
-
公开(公告)号：CN110751160A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911048196.0
申请日：2019-10-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种图像中物体的检测方法、装置及系统，该方法，包括：获取场景的焦点堆栈，所述焦点堆栈包括同一场景聚焦在不同深度平面上的聚焦切片，通过深度卷积神经网络对所述焦点堆栈进行多层次特征提取，得到所述焦点堆栈的L层特征；其中，L为大于1的自然数；通过卷积长短期机器模型对每一层特征进行融合处理，得到所述焦点堆栈的L层聚焦融合特征；对所述L层聚焦融合特征进行多层次特征融合处理，得到目标聚焦融合特征，对所述目标聚焦融合特征进行卷积处理，并通过激活函数对卷积处理后的特征进行激活，得到显著图像。以提高在复杂环境场景图像中检测物体的准确性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN106228121B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201610559968.7
申请日：2016-07-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种手势特征识别方法和装置。该手势特征识别方法包括：计算手势深度图序列的帧与帧之间的相似性，得到计算结果；根据计算结果将手势深度图序列分解成多个子序列；提取多个子序列中每个子序列的关键节点，其中，关键节点为每个子序列中符合预设条件的帧；将关键节点组成手势深度图序列的关键点集合；以及根据关键点集合进行手势识别，得到手势识别结果。通过本发明，解决了时域冗余信息多导致手势特征的描述性低的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
79
records
(took 0.023 seconds)
