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公开(公告)号：CN108830888B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810509687.X
申请日：2018-05-24
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明具体涉及一种基于改进的多尺度协方差矩阵特征描述子的粗匹配方法，主要解决了目前的描述子只注重关键点几何形状信息的描述，使得匹配精度不足、抗噪性较弱等缺点。本发明首先利用模型中所有点的协方差矩阵，将符合一定条件的点选择为整个模型的关键点，然后对这些关键点进行特征描述，得到这些关键点的多尺度协方差特征描述子，最后根据该特征描述子，计算两模型间任意关键点之间的相似性，将相似性大于某阈值的对应关系做为两模型的初始对应关系。该方法适用于对点云模型进行关键点的提取和描述，是三维点云处理中的一种基本操作，可以广泛地应用与曲面重建、模式识别等领域。
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公开(公告)号：CN109140416B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201810818816.3
申请日：2017-05-22
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供了一种锅炉系统，所述系统根据锅炉产生的蒸汽量和输入锅炉的水量进行自动控制，所述锅炉定期进行排污，所述汽包还包括水质分析仪，以测量汽包内的水质，所述水质分析仪与监控诊断控制器进行数据连接，以便接受测量的数据；所述锅炉还具有根据测量汽包内的水质自动修正基准数据的功能，自动修正基准数据的功能在运行中自动进行。本发明的锅炉还具有运行中自动修正基准数据功能，根据检测的水质排污情况自动修正基准数据，保证调控的准确性。
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公开(公告)号：CN110176079A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910443071.1
申请日：2019-05-26
Applicant: 中北大学
IPC: G06T19/20 , G06F16/583
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，公开了一种基于准共形映射的三维模型变形算法。首先，利用准共形映射将三维模型参数化到二维平面圆盘；其次，采用准共性迭代算法计算两个平面之间的映射，得到变形后的二维模型；最后，采用2D→3D模型恢复算法将变形后的二维模型还原出尽可能满足约束条件的三维模型。本发明解决了现有模型利用率低，变形算法需要操作的控制点多、对骨骼不明显的模型处理效果差以及微分坐标变形技术对旋转敏感，以及直接在三维模型上变形较难的问题。比传统的映射方法简单而且保持了源模型的更多的局部细节。本发明适用于基于单幅图像的三维模型变形，适用于具有任何边界的模型的变形。可应用于动画、整容手术、医学以及几何建模等领域。
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公开(公告)号：CN109140415A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810816337.8
申请日：2017-05-22
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供了一种锅炉系统，所述系统根据锅炉产生的蒸汽量和输入锅炉的水量进行自动控制，所述锅炉定期进行排污，所述汽包还包括水质分析仪，以测量汽包内的水质，所述水质分析仪与监控诊断控制器进行数据连接，以便接受测量的数据；所述锅炉还具有根据测量汽包内的水质自动修正基准数据的功能，排污量根据测量的数据自动进行控制。本发明的锅炉自动计算锅炉的排污量，根据排污量来调整排污时间和排污速度。
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公开(公告)号：CN108805971A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810526042.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 中北大学
IPC: G06T15/50
CPC classification number: G06T15/50
Abstract: 本发明具体涉及一种环境光遮蔽方法，主要解决了现有的SSAO方法在角落、褶皱层次感不足、对比度不明显等问题，同时适用于复杂的、完全动态的场景，实现稳定，大大提高渲染性能。本发明首先通过下采样减小后续计算量，然后引入一个离散的水平结构，通过采样深度纹理计算轮廓等级和轮廓值，然后根据距离应用线性或高斯衰减减小当前纹理像素与子像素间的距离，最后通过平滑滤波减少噪声影响。该方法适用于视频游戏、动画制作、实景仿真等领域，可以在实时运行的条件下较为逼真的模拟全局光照的渲染效果，针对采样点选择、纹理采样以及平滑滤波三个方面的缺陷做出了改进，通过改善性能和渲染效果使其更适用于三维游戏中实时游戏场景的渲染。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108805886A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810542723.2
申请日：2018-05-30
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于计算机图形学与拓扑学领域，具体提出了一种多融合物理签名的持久性聚类分割方法，主要解决了现有分割方法存在运行时间长、分割结果不稳定、鲁棒性较差的缺点。本发明首先选定所需物理签名，计算融合后的三类物理签名函数，进而利用持久性聚类产生持久性图，最后选定阈值合并，产生分割结果。该分割方法适用于任何三维网格模型，分割结果良好，且分割速度有了较大提升，对于三维网格模型的逆向工程、医学成像、模型变形和局部匹配等领域有着显著作用。
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公开(公告)号：CN108764140A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810530340.3
申请日：2018-05-29
Applicant: 中北大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00281 , G06K9/00221
Abstract: 本发明属于三维人脸识别方法技术领域，具体涉及一种基于Ricci曲率流的三维人脸识别方法，主要解决了当前人脸识别方法存在人脸曲面三维信息丢失和数据量大的问题。本发明通过同心圆的加权划分，并针对划分出的不同区域赋予不同权值，以此来尽最大可能的规避人脸面部表情变化对系统识别效率的影响；通过使用Ricci曲率流将三维人脸模型共形映射至二位平面圆盘中，使三维人脸模型中的三维特征在降维过程中被最大程度的保留；创新性的通过提取并统计共形映射后模型各点所特有的能量值，并生成能量直方图完成特征提取，具有一定应用价值。
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公开(公告)号：CN104778691A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510160208.4
申请日：2015-04-07
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于三维点云数据处理方法技术领域，具体涉及一种三维点云数据的精简处理方法。本发明主要解决了现有对三维点云进行精简的方法存在的三维物体表面特征保留不好、重建的效果不好和计算量大的技术问题。本发明利用采集点云数据时Kinect相机同步得到的彩色图像中的信息对三维点云进行精简，该方法将彩色图与点云结合起来进行精简，能够避免采集及精简过程造成的物体表面一些曲率没有显著变化但却是特征信息的点云数据的丢失；可以根据物体本身的灰度信息设定相应的精简率进行精简；也可以根据主观因素保留自己认为比较重要的特征点，选择性的精简点云。本发明具有能够很好的保留三维物体表面特征并且具有良好的三维重建效果和计算量小的优点。
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