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公开(公告)号：CN103247065B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310149142.X
申请日：2013-04-26
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提出一种裸眼3D视频生成方法，该方法基于图割优化，能够生成高质量的裸眼3D视频。主要的技术方案包括如下步骤：将双目相机采集到的双路图像进行标定，校正处理；进行基于图割的立体匹配，获得双路图像对应的两幅视差图像；利用线性内插的方法生成新的中间视点图像；采用基于图割的图像修补算法对于新视点中缺失的部分进行修补；新视点图像进行像素交织合成，使其适合于裸眼3D显示器显示。本发明的方法利用图割算法优化了立体匹配和图像修补两个主要部分，在获得高质量虚拟视点图像的同时，易于并行化加速，同时复用了计算模块，可节省硬件成本。本方法同时避免了多相机阵列的复杂性以及计算机建模，具有良好的真实感和立体效果。
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公开(公告)号：CN103763543B
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201410049577.1
申请日：2014-02-13
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种合成全息图的采集方法，包括：搭建四相机的图像采集平台；进行相机的标定与校正，使采集到的图像处于水平状态，同时得到各个相机的参数矩阵；利用四相机采集平台，正对所需物体或场景，采集物体或场景的图像；利用立体匹配算法计算采集到的四幅图像的视差图；根据两两视差图及每个相机的参数矩阵，对相邻两两相机之间进行虚拟视点图像的生成；将采集得到的四幅参考视点图像与虚拟生成的多幅虚拟视点图像合成为一幅合成全息图；对合成全息图进行再现与显示。本发明系统结构简单，便于搭建固定的采集系统；标定较为准确，省去深度相机相对减少了成本；在不影响记录与再现质量的情况下，降低了采集复杂性，减少了系统成本，增加了计算速度。
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公开(公告)号：CN103247065A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310149142.X
申请日：2013-04-26
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提出一种裸眼3D视频生成方法，该方法基于图割优化，能够生成高质量的裸眼3D视频。主要的技术方案包括如下步骤：将双目相机采集到的双路图像进行标定，校正处理；进行基于图割的立体匹配，获得双路图像对应的两幅视差图像；利用线性内插的方法生成新的中间视点图像；采用基于图割的图像修补算法对于新视点中缺失的部分进行修补；新视点图像进行像素交织合成，使其适合于裸眼3D显示器显示。本发明的方法利用图割算法优化了立体匹配和图像修补两个主要部分，在获得高质量虚拟视点图像的同时，易于并行化加速，同时复用了计算模块，可节省硬件成本。本方法同时避免了多相机阵列的复杂性以及计算机建模，具有良好的真实感和立体效果。
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公开(公告)号：CN101795344B
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201010116678.8
申请日：2010-03-02
Applicant: 北京大学
Inventor： 杨光临
Abstract: 本发明公开了一种数字全息图像压缩、解码方法及系统、传输方法及系统。其中，传输方法包括：将获取的数字图像采用计算机合成全息图；利用神经网络中输入层和隐藏层中神经元点数之比，对全息图进行压缩，获取压缩编码的合成全息图；利用神经网络中隐藏层和输出层中神经元点数之比，对压缩编码的合成全息图进行解码，获取解码后的全息图；采用菲涅尔转换计算成像面上的场分布，再所述解码后的全息图。本发明采用BP神经网络对数字全息图像进行压缩，有效克服了数字全息图信息分布的非线性、信息分布类似随机噪声、有较大动态范围所带来的压缩弊端，有效的提高了数字全息图像的压缩效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102142131B
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201110122158.2
申请日：2011-05-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加密相息图的数字图像水印嵌入、提取方法及其系统。其中，数字图像水印嵌入方法包括如下步骤：通过非级联相位恢复和随机分数傅里叶变换(RFrFT)对原始水印图像进行变换，获取原始水印图像加密后的相息图；基于人类视觉系统模型(HVS)，将所述加密后的相息图自适应地嵌入至载体图像中。本发明采用非级联迭代加密方法，增强了相息图水印的安全性；同时，采用自适应嵌入算法，实现了盲水印；实验证明本发明对抗各类攻击具有很高的鲁棒性，同时安全性能极佳。
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公开(公告)号：CN102572485A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201210023079.0
申请日：2012-02-02
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应加权立体匹配算法，包括以下步骤：双目立体图像的获取；像素点支持窗的选择，计算每一个像素的真实支持窗，对于每个像素点，其支持像素点所构成的支持窗的大小和形状不同；支持窗内支持权重计算；代价聚合能量函数计算；像素点的视差值计算；原始左对右视差图获得。本发明还公开了一种立体显示采集装置及系统。本发明可用于立体显示技术领域，改善立体匹配效果，利用较少数据量得到必须的三维信息。
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公开(公告)号：CN101719265B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN201010034052.2
申请日：2010-01-12
Applicant: 北京大学
Inventor： 杨光临
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机全息的数字图像水印嵌入方法及其系统。该方法包括：按照博奇型计算全息的原理，将原始水印图像制作成博奇型计算全息水印；将原始载体图像分成若干个互不重叠的子图像块，每个图像块包括为8×8个像素点，再分别对每个块进行傅里叶变换；将所述博奇型计算全息水印嵌入到傅里叶变换后的每个块中，获取嵌入后的频域图像；将嵌入后的频域图像进行逆傅里叶变换得到嵌入水印的图像。本发明将博奇型计算全息图的不可撕毁性特点以及傅里叶变换的抗裁剪性能运用到数字水印中，在傅里叶频域中分块嵌入水印，在受到80％以上的强裁剪攻击的情况下，仍然能够提取出清晰的水印信息。
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公开(公告)号：CN116248848B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211708138.8
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京大学
IPC: H04N13/106 , H04N13/194 , H04N19/597 , H04N19/42 , H04N19/176 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种计算机全息图压缩传输方法，属于全息信息压缩和传输领域。该方法采用二次压缩方法对计算机全息图进行压缩，即利用压缩感知算法对计算机全息图进行采样的同时完成压缩，然后再次使用量子启发式神经网络对采样后的信息从多空间维度进行二次压缩，最后分别使用量子启发式神经网络进行初步恢复和压缩感知恢复算法重构全息图，实现全息信息的快速传输、高效压缩以及高质量恢复。
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公开(公告)号：CN111597967B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010404659.9
申请日：2020-05-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V20/52
Abstract: 本发明提供了一种红外图像多目标行人识别方法，属于红外图像目标识别领域。该方法首先构建红外复杂样本数据集，然后基于WDSR算法，得到视觉效果改善、行人目标更清晰的红外图像数据集；然后对红外复杂样本数据集中行人的边界框进行k‑means聚类分析，得到边界框聚类结果，然后在YOLOv3网络的基础上，针对边界框聚类结果增加一个输出尺度，构建红外图像多目标行人识别网络；最后使用训练完毕的红外图像多目标行人识别网络进行红外行人识别。本发明可以减少行人漏检和误识别，使行人识别的精确度得到改善。
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