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公开(公告)号：CN111343367A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010095418.0
申请日：2020-02-17
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种十亿像素虚拟现实视频采集装置、系统与方法，装置包括：非结构化的相机阵列、支撑件、相机云台、相机机架；所述相机阵列包括至少5列呈扇形分布的相机列组合，每一个所述相机列组合包括两个全局相机为一组组成的双目相机和至少一个局部相机，所述局部相机的焦距可调；所述支撑件，用于支撑所述相机云台，所述相机云台，与所述相机机架连接；所述相机机架，用于通过连接件分别固定所述相机阵列中的每一列所述相机列组合。使用结构自适应非结构化的全景360虚拟现实采集装置；并将局部相机的视频数据中的RGB图像嵌入所述全景图，用户能够拉近视角放大观察感兴趣区域的细节信息。
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公开(公告)号：CN106022238B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610317575.5
申请日：2016-05-12
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种基于滑窗优化的多目标跟踪方法，包括以下步骤：获取目标视频序列，检测目标视频序列，并根据检测结果对各个目标的状态信息进行初始化；计算当前帧中所有目标的状态信息与已存在的目标的状态信息的相似度，并根据相似度判断当前帧中各目标的状态，其中，当前帧中各目标的状态包括明确状态和模糊状态；建立近似‑缩减框架将当前帧中的明确状态与已存在的目标的状态进行最优连接，以得到跟踪结果。本发明能够在提高跟踪的准确率的同时，保证跟踪的实时性，从而满足了更多应用的需求。
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公开(公告)号：CN108711185A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810460091.5
申请日：2018-05-15
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
CPC classification number: G06T17/00 , G06T7/521 , G06T2207/10012
Abstract: 本发明公开了一种联合刚性运动和非刚性形变的三维重建方法及装置，其中，方法包括：对目标对象进行基于深度相机的拍摄得到单张深度图像；通过三维骨架提取算法对深度点云进行三维骨架提取；获取三维点云和重建模型顶点之间的匹配点对；根据匹配点对和三维骨架信息建立能量函数，并求解重建模型上每一个顶点的非刚性运动位置变换参数并优化对象骨架参数；对能量函数进行GPU优化求解，以获得每个表面顶点的非刚性形变，并根据求解结果将前一帧的重建三维模型进行形变，使得形变模型与当前帧三维点云进行对齐；获得当前帧的更新后的模型，以进入下一帧的迭代。该方法可以有效提高重建的实时性、鲁棒性和准确性，扩展性强，简单易实现。
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公开(公告)号：CN104700109B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510130849.5
申请日：2015-03-24
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种高光谱本征图像的分解方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取高光谱图像序列；通过Retinex约束、非局部纹理约束和绝对尺度进行分解；通过共轭梯度算法对分解后的高光谱图像进行求解，以获取初始反射本征图与直接光照本征图；通过基于高光谱字典学习的间接光照分量分解算法对初始反射本征图进行基光谱训练和光传输分解，以获取反射本征图和间接光照本征图。该方法通过基于Retinex理论并添加非局部纹理约束，结合字典学习，从而提高图像分解的准确性，简单方便，更好地满足用户的使用需求。
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公开(公告)号：CN107241550A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710495130.0
申请日：2017-06-26
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明提出一种基于时分复用的快速单像素频域成像方法，包括以下步骤：S1：搭建成像系统；S2：在照明端用空间光调制器调制照明图案，得到将多张二维正弦图案线性叠加后得到的复用照明图案；S3：采用数字微镜阵列对得到的复用照明图案的频域进行调制，得到每张正弦图案照射样本时单像素探测器收集到的光强；S4：根据得到的每张正弦图案照射样本时单像素探测器收集到的光强对相应的样本进行样本恢复。本发明能够极大地减少空间光调制器需要调制图案的总数量，将成像速度提升一个数量级，对单像素成像的实际应用具有推动作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104063857B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410309743.7
申请日：2014-06-30
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像的生成方法及系统，其中方法包括以下步骤：对高光谱数据集通过稀疏编码的方式以训练得到过完备高光谱字典；对目标场景的原始高光谱图像进行空间光谱调制得到单张编码的二维传感器图像；对采集到的单张编码的二维传感器图像进行还原以重建目标场景的高光谱图像。该方法通过对高光谱数据集进行稀疏编码得到过完备字典，且对目标场景的原始高光谱图像进行空间光谱调制得到单张编码的二维传感器图像，并根据过完备高光谱字典对单张编码的二维传感器图像进行还原，从而重建目标场景的高光谱图像。本发明实施例提供了更高程度随机性的高光谱调制，从而获得更高的重建性能，以重建出高分辨率的三维高光谱图像。
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公开(公告)号：CN103096082B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310023742.1
申请日：2013-01-22
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
IPC: H04N19/583 , H04N19/577
Abstract: 本发明提出了一种基于时域演变的双向运动估算方法，其包括如下步骤：输入视频序列，并将视频序列中的当前帧进行图像块划分；将每个图像块分别沿着第一运动方向和第二运动方向进行基于时域演变近似；计算每个图像块沿着第一运动方向和第二运动方向基于时域演变近似的差异以获得基准候选位置；根据基准候选位置沿着第一运动方向和第二运动方向的基于时域演变近似的差异计算当前帧中重叠块运动补偿的权值，并对当前图像块进行基于时域演变的重叠块运动补偿。本发明的基于时域演变的双向运动估算方法，在不增加计算复杂度的前提下，通过基于时域演变的双向运动估计和双向运动补偿算法，提高了双向运动估计的精度，进而提高视频视觉质量。
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公开(公告)号：CN105628203A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610069589.X
申请日：2016-02-01
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G01J3/28
CPC classification number: G01J3/28
Abstract: 本发明公开了一种基于数字微反射镜DMD和单点探测器的光谱获取方法、装置及系统，其中方法包括：获取预先生成的轮显图片，并通过DMD加载轮显图片，其中，DMD包括M列N行的微反射镜阵列，M、N均为正整数；根据轮显图片的轮显时间间隔控制微反射镜阵列中的M列微反射镜的开关状态，并定时捕捉单点探测器的输出信号以获得光谱中的光强与M列微反射镜的对应关系；利用一系列单色光进行标定以获取DMD中每列微反射镜反射的波长范围；根据光强与M列微反射镜的对应关系、以及每列微反射镜反射的波长范围绘制光谱曲线。该方法使得获取光谱的成本大大降低，并且，在整个过程中，无需人工操作，大大提高了获取效率。
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公开(公告)号：CN103200405A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310116337.4
申请日：2013-04-03
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出一种3DV视频编码方法及编码器，其中，该方法包括：对最左视点和最右视点彩色图和深度图进行基本层3DV编码操作得到基本层码流；对基本层码流进解码得到最左视点和最右视点彩色图重构和深度图重构；根据最左视点和最右视点彩色图重构和深度图重构进行视点合成，得到至少一个合成中间视点彩色图和深度图；将至少一个中间视点彩色图和深度图，与至少一个合成中间视点彩色图和深度图做比较，计算得到至少一个中间视点彩色图残差和深度图残差；对至少一个中间视点彩色图残差和深度图残差进行加强层3DV编码操作，得到加强层码流；将基本层码流和加强层码流合并为可伸缩码流进行发送。本发明具有编码效率高、编码质量好的优点。
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公开(公告)号：CN111343367B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010095418.0
申请日：2020-02-17
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种十亿像素虚拟现实视频采集装置、系统与方法，装置包括：非结构化的相机阵列、支撑件、相机云台、相机机架；所述相机阵列包括至少5列呈扇形分布的相机列组合，每一个所述相机列组合包括两个全局相机为一组组成的双目相机和至少一个局部相机，所述局部相机的焦距可调；所述支撑件，用于支撑所述相机云台，所述相机云台，与所述相机机架连接；所述相机机架，用于通过连接件分别固定所述相机阵列中的每一列所述相机列组合。使用结构自适应非结构化的全景360虚拟现实采集装置；并将局部相机的视频数据中的RGB图像嵌入所述全景图，用户能够拉近视角放大观察感兴趣区域的细节信息。
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