-
公开(公告)号：CN107818598A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710989642.2
申请日：2017-10-20
Applicant: 西安电子科技大学昆山创新研究院
CPC classification number: G06T19/20 , G06K9/4671 , G06T2207/10028 , G06T2207/20016 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉矫正的三维点云地图融合方法，包括以下步骤：1)处理待融合的两个点云地图；2)提取两个三维点云地图的3D-SIFT关键点；3)在3D-SIFT关键点上提取IPFH特征；4)通过计算特征点之间的欧式距离寻找特征匹配点；5)计算转换矩阵，旋转点云地图；6)采用ICP算法将两个点云地图融合在一起。本发明将SIFT特征拓展到三维点云中，提取3D-SIFT关键点，从而保证特征对视角旋转、变换的鲁棒性；通过提取IPFH特征，克服了原始FPFH特征的权重系数错误的问题，同时该特征综合邻域点的几何特性，来表征一个三维点的特征，大大提高了算法的稳定性。通过这样处理，本发明能够将两个视角差异很大的三维点云地图融合在一起。
-
公开(公告)号：CN105205794B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510705402.6
申请日：2015-10-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种低照度图像的同步增强去噪方法，使用考虑噪声的雾天图像退化模型，结合迭代的联合双边滤波将低照度图像的对比度增强操作和噪声去除操作同时进行；在迭代的初始化阶段使用暗原色先验理论得到低照度图像反转图像的全局大气光、透射率和场景光的初始估计值；然后使用迭代的联合双边滤波方法进行雾图参数的交替修正，对各轮迭代的结果通过商值图像进行细节补偿；迭代的联合双边滤波方法在第一轮迭代时，导向图为噪声图像自身，在以后的迭代过程中，将每一轮迭代的结果作为下一轮迭代的导向图；最后通过对迭代结果进行再次反转操作获得增强后的复原图像；本发明能同时提高低照度图像可视化效果及去除图像噪声，具有良好的视觉效果。
-
公开(公告)号：CN104156954B
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201410377020.0
申请日：2014-08-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种适于多光谱图像压缩的配准预处理系统，主要解决卫星拍摄的多光谱图像由于未配准影响实时压缩性能的问题。本系统包括：图像输入模块(1)、图像缓存模块(2)和配准计算模块(3)。图像输入模块将全景相机产生的辅助数据和待配准多光谱图像数据重新组织成适于系统内部处理的图像数据，输出给图像缓存模块和配准计算模块；图像缓存模块缓存图像输入模块输入的图像数据；配准计算模块控制图像输入模块和图像缓存模块读入参考谱段和待配准谱段数据，利用该读入数据进行配准，并将配准后的多光谱图像输出到下级系统。本发明实现简单、处理实时、显著提高了后级系统的压缩性能，可用于卫星拍摄的多光谱图像压缩前的配准预处理工作。
-
公开(公告)号：CN106485672A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610817338.5
申请日：2016-09-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/005 , G06T5/002 , G06T2207/20036
Abstract: 本发明公开了一种改进的块匹配修复和联合三边导向滤波图像增强方法，解决了去除采集的深度图像中存在的大量空洞和严重噪声的问题，实现包括：原始图像预处理；标记预处理后图像中待修复的未知区域；计算像素点优先级；选取待修复块；寻找最佳匹配块；修复；判断；使用联合三边导向滤波对图像处理；图像增强处理结束输出结果。本发明通过引入水平集距离因子和扩散时间函数，改进了基于块匹配的图像修复的修复顺序，对结构化空洞进行填充；采用联合三边导向滤波，对修复产生的伪纹理和原有的大量噪声进行去除。本发明从视觉效果和量化分析，增强处理后的图像能够很好地保存原始图像的纹理结构并去除图像中存在的噪声信息，图像失真度较低。
-
公开(公告)号：CN106078752A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610480222.7
申请日：2016-06-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect的仿人机器人人体行为模仿方法，包括以下步骤：1)从Kinect采集到的RGB‑D图像中提取人体骨架信息，构建人体的运动模型；2)根据仿人机器人自身的肢体结构特点构建仿人机器人的运动模型；3)通过映射模型将采集到的人类动作转换成机器人运动模型中的动作；4)利用平衡控制技术调整机器人关节角度使得在模仿过程中机器人保持稳定；5)对机器人的状态进行自碰撞避免处理后，将最终的关节配置数据发送给机器人以完成模仿动作；本发明采用八条运动链的映射技术让仿人机器人模仿人类尽可能多的关节位置，动作模仿相似，可以在线实时执行。可以用于仿人机器人对人体动作的学习、远程控制等方面。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103581039B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201310557825.9
申请日：2013-11-08
Applicant: 西安电子科技大学宁波信息技术研究院
IPC: H04L12/803 , G06F9/50
Abstract: 一种服务器集群的动态负载均衡系统，包括由服务器组成的服务器集群及从集群中取出的一台或两台服务器作为均衡器，在集群剩余的服务器上均安装桉树云作为云计算平台，取剩余服务器中的一台作为云控制器和集群控制器，一台作为存储服务器，剩下的服务器作为节点控制器，每个节点控制器内设置多个虚拟机，每个开启的虚拟机中部署web服务器软件和一个监听器，并制作每个虚拟机的镜像，监听器定时获取、转发自身监听的虚拟机的CPU占用率给均衡器，均衡器上安装检测器和代理器，检测器根据监听器发来的CPU占用率判断服务器集群的CPU占用率发展趋势及是否增加或减少虚拟机，代理器将用户访问集群的请求均衡地转发到各个开启的虚拟机上。
-
公开(公告)号：CN104156954A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410377020.0
申请日：2014-08-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种适于多光谱图像压缩的配准预处理系统，主要解决卫星拍摄的多光谱图像由于未配准影响实时压缩性能的问题。本系统包括：图像输入模块(1)、图像缓存模块(2)和配准计算模块(3)。图像输入模块将全景相机产生的辅助数据和待配准多光谱图像数据重新组织成适于系统内部处理的图像数据，输出给图像缓存模块和配准计算模块；图像缓存模块缓存图像输入模块输入的图像数据；配准计算模块控制图像输入模块和图像缓存模块读入参考谱段和待配准谱段数据，利用该读入数据进行配准，并将配准后的多光谱图像输出到下级系统。本发明实现简单、处理实时、显著提高了后级系统的压缩性能，可用于卫星拍摄的多光谱图像压缩前的配准预处理工作。
-
公开(公告)号：CN103473121A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310365091.4
申请日：2013-08-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算平台的海量图片并行处理方法，该方法基于云计算的分布式并行计算模型，该模型包括单个主节点和多个任务节点，主节点将待处理的图片根据分配策略映射到不同的任务节点上，任务节点通过处理代码对图片进行并行处理。本发明利用云计算平台对海量数目的图片文件或者单个大的图片文件实现快速并行处理，提升图片分析处理的响应速度和吞吐量。
-
公开(公告)号：CN103455714A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310365661.X
申请日：2013-08-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的DPR SoC自重构系统的耗时计算方法，在DPR SoC自重构系统进行动态实时重构过程中，依据数据的流向可分为三个互斥的耗时阶段，分别为DMEM-PRO阶段、PRO-ICAP阶段和ICAP-CM阶段，每个阶段对应的耗时分别为：RTDMEM-PRO，为处理器将部分配置数据从外部存储设备中读取到本地内存的时间；RTPRO-ICAP，为部分配置数据从处理器本地内存转移至重构控制器缓冲区的时间；RTICAP-CM，为部分配置数据从重构控制器的缓冲区域通过ICAP内部配置访问端口写入到FPGA配置空间的时间；得到DPR SoC自重构系统的全局耗时RT等于上述三个阶段的耗时之和。本发明还公开了一种基于耗时计算方法的性能评估方法。
-
公开(公告)号：CN103049888A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210524573.5
申请日：2012-12-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开的基于暗原色结合大气散射光的图像/视频去雾方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、将原始有雾图像I输入计算机的图像处理系统中，求取原始有雾图像I的暗原色图像Idark；步骤2、根据获取的暗原色图像Idark，求取原始图像RGB三个颜色通道的大气光值A，分别为airR、airG和airB；步骤3、求取原始有雾图像I的大气散射光值V（x，y）；步骤4、根据原始有雾图像I的RGB三个通道图像、大气光值A以及大气散射光值V求取去雾后的复原图像J，最终获得去雾后的复原图像J。本发明的基于暗原色结合大气散射光的图像/视频去雾方法通过计算原始图像的暗原色图像，利用大气光值和大气散射光值，复原原始图像，得到较为清晰的去雾后图像。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
84
records
(took 0.035 seconds)
