一种数据压缩方法
    21.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102395031B

    公开(公告)日:2013-08-07

    申请号:CN201110376355.7

    申请日:2011-11-23

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及数据压缩技术领域,公开了一种数据压缩方法,包括以下步骤:S1、对输入的四个一维数据x0,x1,x2,x3进行4点DCT变换,输出四个一维数据f0,f1,f2,f3;S2、用量化步长对DCT变换的系数进行量化。本发明利用三角函数的对称关系将数据压缩过程的一维4点DCT变换中的一部分系数(α、β)提取出来,对量化步长进行加权,用加权后的量化步长对DCT系数进行量化,使得在数据压缩精度、结构不变的情况下将现有技术中所需要的DCT变换运算的3次乘法简化为1次乘法,从而加快了数据压缩的速度并减少了其开销。

    面向生物体腔内图像采集的图像压缩方法

    公开(公告)号:CN103079075A

    公开(公告)日:2013-05-01

    申请号:CN201310027218.1

    申请日:2013-01-23

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及医学影像处理技术领域,特别涉及生物体腔内图像采集技术,具体涉及一种面向生物体腔内图像采集的图像压缩方法。本发明的一种面向生物体腔内图像采集的图像压缩方法首先得到原始图像的频率系数矩阵,其次,重新编排量化处理后的频率系数矩阵并对其进行熵编码,然后解码由熵编码后的频率系数矩阵组成的帧数据并重构图像,最后对得到的重构图像进行去块效应处理。本发明的图像压缩方法,能够提供较高的图像压缩比,降低在体内的系统运算复杂度;同时又能够提高还原图像的主观质量,方便医生阅读图像;因此,本发明为医学影像的获得及处理提供了有力的技术支持。

    用于球囊内窥镜的姿态感知系统及球囊内窥镜

    公开(公告)号:CN102302357A

    公开(公告)日:2012-01-04

    申请号:CN201110169290.9

    申请日:2011-06-22

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及医用植入式微型设备的姿态感知技术领域,公开了一种用于球囊内窥镜的姿态感知系统及球囊内窥镜,系统包括用于在体内进行球囊内窥镜的姿态信息的采集与处理的体内装置以及用于在体外产生磁场的体外装置;其中,所述体内装置与所述体外装置进行通信,包括:姿态传感器单元,包含一种或者多种姿态传感器,用于在体内进行球囊内窥镜的姿态信息的采集;姿态传感器控制单元,用于配置所述姿态传感器的工作模式;姿态计算单元,用于对来自姿态传感器单元的姿态信息进行滤波等处理后,采用相应的方法计算球囊内窥镜的姿态角。本发明能在小尺寸和低功耗的前提条件下,准确地检测球囊内窥镜在消化道中的姿态。

    无线内窥镜胶囊微带天线装置

    公开(公告)号:CN1851982A

    公开(公告)日:2006-10-25

    申请号:CN200610012010.2

    申请日:2006-05-26

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明属于无线内窥镜的微波通信设备领域,其特征在于,该装置是安装在内径为1cm的无线内窥镜胶囊内的微带天线装置,它采用短路针技术,把辐射单元设计成弧形臂形式以实现小尺寸的微带天线,在采用低介质损耗的微波介质的同时,又通过提高介质厚度来补偿小尺寸微带天线较小的电学厚度,并提高天线的增益和效率;本微带天线是用双面印制板工艺制造的,自由空间中谐振频率为2.45Hz,略高于射频信号中心频率,阻抗带宽为100MHz,满足无线内窥镜胶囊的要求。

    基于深度学习的图像处理方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN116132645B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202310017449.8

    申请日:2023-01-06

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像处理方法、装置、设备和介质,该方法包括:利用第一结构光图像对投影图像进行第一编码,得到第一编码图像,利用第一结构光图像对投影图像进行第二编码,得到第二编码图像;在利用投影设备按照时序对第一编码图像和第二编码图像进行连续投影后,获得利用图像采集设备针对被投影的第一编码图像进行采集后得到的第一采集图像和针对被投影的第二编码图像进行采集后得到的第二采集图像;以及将结构光图像对输入至训练好的神经网络模型中,得到处理结果。

    一种基于混合全加器的部分积求和模块设计方法及系统

    公开(公告)号:CN115857869A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211462443.3

    申请日:2022-11-21

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种基于混合全加器的部分积求和模块设计方法及系统,包括:获取全加器的输入数据,计算部分积求和阵列的翻转率;根据所述部分积求和阵列翻转率的数值,将翻转率低的节点设置为低毛刺全加器;根据所述部分积求和阵列翻转率的数值,将翻转率高的节点设置为低能耗全加器;通过所述低毛刺全加器和低功耗全加器进行部分积求和。本发明解决了现有乘法器中部分积求和模块能耗大、毛刺多的问题。

    基于预处理的神经网络近似乘法器实现方法及装置

    公开(公告)号:CN113986194A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111176418.4

    申请日:2021-10-09

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种基于预处理的神经网络近似乘法器实现方法及装置,该方法包括:未知操作数输入前,确定已知操作数保留目标位数后截断的第一结果,以及截断对应的第一位移量;未知操作数输入后,确定所述未知操作数保留目标位数后截断的第二结果,以及截断对应的第二位移量;对所述第一结果和所述第二结果进行乘法运算,得到部分积;根据所述第一位移量和所述第二位移量对所述部分积进行位移,得到近似结果。该方法对已知的操作数提前进行预处理并进行储存,避免同时对多个操作数进行处理,从而可以降低乘法器单元在该处理步骤时的能耗,减小乘法器单元的设计面积,进而降低整个神经网络计算时所需要的能耗,同时减少神经网络输出结果的时间。

    一种Bayer图像压缩方法
    29.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104427349B

    公开(公告)日:2017-09-29

    申请号:CN201310364928.3

    申请日:2013-08-20

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种Bayer图像压缩方法,涉及图像处理技术领域,主要包括步骤,包括如下步骤:S1、将Bayer图像的RGB颜色空间变换到新的颜色空间Bayer‑YCgCo,以消除RGB颜色空间的相关性;S2、分别对所述Bayer‑YCgCo颜色空间的各个分量矩阵进行正交变换,得到频率系数矩阵,对所述频率系数矩阵进行量化处理;S3、对量化后的频率系数矩阵进行重新编排,转化为一维向量,对所述一维向量进行熵编码后转化为帧数据,并发送;S4、接收帧数据,进行反量化以及反变换,重构图像。本发明所记载的图像压缩方法,能够提供较高的图像压缩比,降低运算复杂度,硬件功耗小,同时又能提高还原图像的主观质量,方便查阅。

    3D获取系统的校准方法
    30.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103337066B

    公开(公告)日:2016-05-18

    申请号:CN201310201810.9

    申请日:2013-05-27

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于3D获取系统的校准方法,涉及系统校准领域,所述方法包括:A、沿不同路径对校准物进行多次采集,记录每次采集的深度信息、图像信息以及位置信息和姿态信息;B、通过校准校准物在本地坐标系下的三维坐标,得到校准后的深度传感器和位置姿态传感器之间的外参数,以及校准物的准确三维坐标;C、通过校准校准物的准确三维坐标在图像信息中的二维坐标和图像信息中的校准物的平面坐标,得到校准后的图像传感器和位置姿态传感器的外参数。本发明通过一次校准过程同时校准深度传感器和位置姿态传感器之间的外参数以及图像传感器和位置姿态传感器之间的外参数,达到校准所述3D获取系统的目的。

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