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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103177455B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310089701.2
申请日：2013-03-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多核DSP的KLT运动目标跟踪算法的实现方法，本发明方法包括图像的平滑，计算金字塔图、计算图像灰度差异值、特征点选择、特征点跟踪、特征点一致性检查，并将其作为六个模块移植到多核DSP中，其中每个模块分配一个核，运用数据流方式进行处理；本发明采用KLT跟踪算法，并运用多核DSP的多核并行执行的优势和其处理速度，能够实现运动目标的实时、精确的跟踪。
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公开(公告)号：CN105405116A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201410449393.4
申请日：2014-09-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明出一种基于图割的立体匹配方法。用MSERDoG算子对左右两幅图像提取支撑点；将支撑点的像素灰度值作为匹配代价、固定窗口作为代价聚合对左右两幅图像的支撑点进行匹配，求得支撑点的视差；计算左右两幅图中每个像素点的DAISY描述符算子；将支撑点的视差作为图割算法中的标号，将每个像素点的DAISY描述符算子作为图割算法中能量函数的数据项用于图割算法中，最终通过求取能量函数最小值求得稠密视差图，实现立体匹配。本发明能够在保证图像匹配精度的情况下提高匹配效率。
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公开(公告)号：CN104616304A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510072013.4
申请日：2015-02-11
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10012 , G06T2207/10021
Abstract: 本发明提出了一种基于FPGA的自适应支撑权重的立体匹配方法。在FPGA中对左右图像建立局部立体匹配窗口；然后根据局部窗口内匹配点与局部窗口中心点间的灰度相似性和曼哈顿距离相似性，求取待匹配点的灰度相似性函数值和曼哈顿距离相似性函数值，从而得到局部窗口匹配点的权重代价关系值；最后根据所述局部匹配窗口的匹配代价权重关系值，计算出每个匹配点的代价聚合关系，然后利用胜者为王准则，求取每个像素点的视差结果。本发明提高了整体匹配效果，可以获得实时的稠密视差结果，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103778632A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410023790.5
申请日：2014-01-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种基于FPGA的立体匹配方法。去除左右两幅原始图像的高斯白噪声后将左右两幅图像的匹配点矫正在同一行上，采用FPGA流水线结构，对图像矫正后行对齐的左右两幅图像先进行SAD列匹配，然后进行SAD行匹配，SAD匹配算法采用积分图方式，获得右图相对于左图的视差值和左图相对于右图的视差值，然后对两个视差进行左右一致性校验。本发明计算量小，避免了匹配在遮挡区域容易出现错误的问题。
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公开(公告)号：CN102778296A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210275467.8
申请日：2012-08-03
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于总变分的自适应红外焦平面非均匀性校正方法，首先计算不同梯度方向上均方根近似作为总变分，同时计算窗口邻域内标准差用于控制迭代速度，利用最速梯度下降算法，并结合传统的神经网络算法进行红外图像的非均匀性校正。本发明降低了计算量并且不影响算法效果，减少边缘变化对理想期望图像的影响，从而有效减少“鬼影”效应。
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