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公开(公告)号：CN114815961A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210272092.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 清华大学
IPC: G06E3/00
Abstract: 本申请涉及一种片上光学衍射计算处理器及全光学图像分类设备，其中，片上光学衍射计算处理器包括：输入端，用于基于入射光生成一维输入；与输入端耦合连接的波导，用于将光场限制为垂直平面方向的单模，并在面内方向上进行传播；至少一个介电超表面，至少一个介电超表面由至少一个超材料单元阵列组成，用于在衍射传播的过程中，对光场进行幅度和相位调制，得到计算结果，完成对神经形态光子的计算。由此，实现了基于介电超表面的用于神经形态光子计算的片上衍射处理单元，并通过实验证明了全光学图像分类，不仅占用空间小，且光损耗低。
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公开(公告)号：CN113487658B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111014061.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出一种用于扫描光场成像系统的动态场景拍摄方法和装置，其中，方法包括：通过扫描光场系统采集得到光场原始图像，将光场原始图像通过变换得到三维图像堆栈，将三维图像堆栈中的图像进行单独处理，组合得到图像对，对图像对进行配准，计算得到图像对的坐标变换关系，根据坐标变换关系进行散点插值，获得高分辨率扫描光场单视角图像。本发明通过采用上述方法，可以使用扫描光场进行动态场景的无伪影高分辨率拍摄。
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公开(公告)号：CN113256741B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110792338.5
申请日：2021-07-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本申请公开了一种用于扫描光场成像系统的镜头标定方法和装置，该方案包括：采集包含不同角度信息的多个光场原始图像；将多个光场原始图像划分为中心视角图像和非中心视角图像，将每个中心视角图像与每个非中心视角图像两两配对形成图像对，并获取图像对不同阶像差的全局分布；根据图像对不同阶像差的全局分布，生成非全局一致的点扩散函数，并根据非全局一致的点扩散函数的求解对镜头进行标定。上述方案可以根据获得光学镜头的不同阶像差的全局分布生成非全局一致的点扩散函数，并根据非全局一致的点扩散函数的求解对镜头进行标定，进而快速通过计算方式获得衍射极限成像结果，实现全局的像差矫正需要花费大量的计算资源与计算时间。
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公开(公告)号：CN113192185A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110540712.2
申请日：2021-05-18
Applicant: 清华大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/557 , G06T7/80 , H04N19/597
Abstract: 本发明公开了一种动态光场重建方法、装置及设备。方法包括：对多视角视频分别进行帧间的运动估计确定各视角的动态区域获得动态区域集；基于动态区域集对所述多视角视频的每一帧进行深度估计获得多视角视频中主视角视频每一帧的深度图；基于动态区域集对多视角视频的每一帧进行RGB压缩编码获得主视角视频每一帧的第一RGB信息；根据深度图和第一RGB信息确定空间体素每一帧的第二RGB信息和距离场SDF信息；基于第二RGB信息和SDF信息构建三维动态模型。利用该方法，能够根据第一RGB信息和深度图直接进行三维构建，无需对第一RGB信息和深度图进行解压，可以将压缩和三维构建一体化设计，减小三维构建过程中的数据通量，有效提高光场重建的效率。
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公开(公告)号：CN112951327A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110175355.4
申请日：2021-02-09
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请公开了一种药物敏感预测方法、电子设备及计算机可读存储介质，涉及药物检测技术领域，通过获取待训练癌细胞组织的基因测序数据和药物特征数据，根据药物特征数据对基因测序数据进行预处理后得到基因样本数据，根据基因样本数据和药物特征数据进行验证处理，得到预测模型和基因预测列表，通过基因预测列表和预测模型对待测癌细胞组织进行药物敏感性预测，能够快速精确地实现对临床病人的药物反应性预测，减少预测成本和时间成本，提高药效预测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112446379B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110134370.4
申请日：2021-02-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种动态大场景自适应智能处理方法。该方法包括：获取动态大场景下的原始图像，并将原始图像按预设比例缩小，获得待处理图像；将待处理图像输入预设的目标区域寻找网络模型，根据目标区域寻找网络模型的生成结果确定至少一个目标区域；将各目标区域输入目标识别检测器中进行位置检测，确定各目标区域中的目标位置框；按照各目标区域的尺度信息和预设比例，将相应的目标位置框关联至原始图像中。本发明实施例的技术方案，解决了难以对动态大场景下的高分辨率图像进行目标识别，识别速度慢且识别结果不够准确的问题，提升了对高分辨率图像视觉处理的处理效率，并提高了对高分辨率图像视觉处理的准确度。
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公开(公告)号：CN112367474B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110039406.0
申请日：2021-01-13
Applicant: 清华大学
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明实施例公开了自适应光场成像方法、装置及设备。通过像感器阵列中的全局图像采集设备采集目标场景内的全局视频数据，并根据全局视频数据确定目标场景内每个目标区域对应的信息熵；根据信息熵和强化学习算法调节局部图像采集设备的拍摄角度，以及确定目标场景内每个事件对应的发生区域的面积，并根据面积调节对应的局部图像采集设备的焦距；控制调节后的像感器阵列拍摄目标场景，并对局部图像采集设备拍摄的第一视频信息集合和全局图像采集设备拍摄的第二视频信息进行信息融合，生成目标场景的光场成像信息。本发明实施例提供的技术方案，能够同时获取宽视场和高分辨率的实时光场成像信息，有利于提高获取的光场成像信息的准确性。
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公开(公告)号：CN112367474A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202110039406.0
申请日：2021-01-13
Applicant: 清华大学
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明实施例公开了自适应光场成像方法、装置及设备。通过像感器阵列中的全局图像采集设备采集目标场景内的全局视频数据，并根据全局视频数据确定目标场景内每个目标区域对应的信息熵；根据信息熵和强化学习算法调节局部图像采集设备的拍摄角度，以及确定目标场景内每个事件对应的发生区域的面积，并根据面积调节对应的局部图像采集设备的焦距；控制调节后的像感器阵列拍摄目标场景，并对局部图像采集设备拍摄的第一视频信息集合和全局图像采集设备拍摄的第二视频信息进行信息融合，生成目标场景的光场成像信息。本发明实施例提供的技术方案，能够同时获取宽视场和高分辨率的实时光场成像信息，有利于提高获取的光场成像信息的准确性。
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公开(公告)号：CN110986968A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910968740.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明公开了一种三维重建中实时全局优化和错误回环判断的方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取视觉信息和IMU信息，通过视觉信息的二次统计量和IMU信息的预计分构建优化方程，以进行CPU的实时在线全局优化；在全局优化函数中耦合变换矩阵，并且在全局优化过程中，提供状态估计量，使得在快速移动和特征点少的时候，继续进行建图；获取IMU零偏的估计量，并根据IMU零偏的估计量识别错误回环和正确回环。该方法可以在不损失精度的前提下实现了高效率的视觉和IMU信息的全局优化，且没有因为标定不准确导致的累积误差的问题，并可以进行准确的回环正确性的判断，简单易实现。
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公开(公告)号：CN107103589B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201710170590.6
申请日：2017-03-21
Applicant: 深圳市未来媒体技术研究院 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于光场图像的高光区域修复方法，包括：获取四维光场图像以及对应的深度图像；从四维光场图像提取中心视点图像，初步确定高光目标点的空间域坐标，依照输入的深度图像对四维光场图像进行重聚焦，获取高光目标点的角度域特性并划分成饱和高光点与非饱和高光点；对一个视点或多个视点的图像进行本征图像分解，得到图像本征反射属性，找到高光目标点对应的本征反射信息；对非饱和高光点，利用多视点下的局部区域特性分离出漫反射分量，结合步骤A3确定的本征反射信息，对非饱和高光点进行修复；A5：对饱和高光点，利用临近像素点的漫反射分量进行传播，结合步骤A3确定的本征反射信息，对饱和高光点进行修复。利用本发明能够提高含有高光表面的图像的质量。
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