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公开(公告)号：CN112967217A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110263577.1
申请日：2021-03-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉图像拼接领域，提供一种基于直线特征匹配及约束的图像拼接方法，包括步骤100，将两幅图像划分为目标图像和参考图像，提取并匹配两幅图像中的特征点，筛选正确的匹配点，提取两幅图像中的特征直线；步骤200，利用点线不变量匹配两幅图像中的特征直线，根据几何关系重构匹配直线邻域内的特征点以增加匹配特征点的数量，最后筛选正确的匹配点；步骤300，估计全局单应性矩阵；步骤400，为目标图像划分均匀网格，构造能量函数的约束项，通过最小化能量函数计算扭曲网格的顶点坐标；步骤500，将扭曲的目标图像与参考图像融合，形成最终的拼接图像。本发明能够在保持全局直线的同时大幅度减少拼接图像的失真情况。
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公开(公告)号：CN112927137A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110251126.6
申请日：2021-03-08
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本公开涉及一种用于获取盲超分辨率图像的方法、设备及存储介质。该方法包括估计自然图像退化过程中的图像退化模型参数，其中所述图像退化模型参数包括卷积核池和噪声池；根据所述图像退化模型参数建立低分辨率‑高分辨率的配对图像数据集；利用所述配对图像数据集来训练和优化图像生成器；以及基于所述配对图像数据集和所述图像生成器来训练和优化图像判别器，以获得盲超分辨率图像。本公开通过自然图像的退化模型来估计模型参数，以便建立配对数据集，进而用于训练和优化图像生成器和判别器，从而能够获得盲超分辨率图像，极大地提高了超分辨率图像的质量。
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公开(公告)号：CN112884668A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110195729.9
申请日：2021-02-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供了基于多尺度的轻量级低光图像增强方法。它解决了现有方法无法完整保留图像细节、清晰度差、色彩失真与泛化能力弱等问题。本发明利用图像的多尺度表示，使用深度神经网络提取低光图像的多尺度光照信息，有效发掘并保留图像的细节特征。采用渐进式融合策略对多尺度光照信息进行融合与调整，恢复得到可准确表示外界光照分布的精细光照图像。最终根据视觉理论消除外界光照的不良影响，实现图像增强。本发明充分利用了图像在不同尺度下的互补特征信息，增强图像视觉效果好，且网络简洁，处理速度快，具有实用价值。
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公开(公告)号：CN109145427B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810921315.8
申请日：2018-08-14
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 一种高效的基于三周期极小曲面的多孔结构设计与优化方法，属于计算机辅助设计领域。首先给出基于三周期极小曲面的多孔结构的函数表示及对应多孔结构设计方法，然后在给定外部条件约束下，通过构建能量函数模型对多孔结构设计进行建模，并给出对应的离散化形式。最后，分别对上述建模问题进行拓扑初始化和几何优化，得到给定约束条件下优化多孔结构。该发明使得该类孔洞结构的设计和优化周期大大缩短，并能给出理论上最优结果。该发明设计的多孔结构具有光滑性、全连通性、可控性、准自支撑性等特性，适用于常用的3D打印制造方法，打印过程的内部结构无需额外支撑，可以节省打印时间和打印材料。
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公开(公告)号：CN111859693A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010734576.6
申请日：2020-07-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/18 , G06F111/04
Abstract: 一种高效的多孔结构表示和优化方法，属于计算机辅助设计领域。先给出用函数描述的多尺度多孔结构的表示方法，基于这种函数表示，设计优化框架；然后以结构能量最小化为目标，以体积和梯度为约束，建立优化问题模型；最后先进行拓扑优化后进行几何优化，对多孔结构的拓扑和厚度进行优化设计，得到内部填充有多孔结构的最优化模型。该发明完全在函数上对多孔结构进行表示、分析、优化和存储，大大减小了计算复杂度，使得设计和优化周期大大缩短，并且可以给出在体积约束下使得结构硬度和刚度很强的优化模型。这种结构适用于常用的3D打印制造技术，打印过程的内部结构无需额外的支撑，可以节省打印时间和打印材料。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107885945B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201711170375.2
申请日：2017-11-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/10 , G06F119/14
Abstract: 面向3D打印的多尺度孔洞结构轻量化建模方法，属于计算机辅助设计、工业设计制造领域。在给定特征约束和受力工况条件下，通过紧支撑径向基函数插值构建光滑的具有多尺度的多孔模型；将该多尺度多孔模型应用到轻量化建模中，并给出可行优化求解方案；通过3D打印得到实体实验模型，并对实验模型进行工程受力验证；根据工程验证结果分析，修正参数使得优化模型的孔洞变化更加逼近实际受力要求，并通过上述循环迭代过程，得到满足受力要求的轻量化模型。本发明能够真正实现实体模型的轻量化目的，使得模型轻量化设计优化周期大大缩短；设计得到的多孔结构具有光滑性、全连通性、可控性、准自支撑性，能够确保轻量化的有效性、可制造性。
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公开(公告)号：CN111368477A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010146901.7
申请日：2020-03-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/10 , B29C64/386 , B33Y50/00 , G06F119/14 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开一种基于函数表示的3D形状内部挖孔式轻量化方法，属于计算机辅助设计领域。首先利用函数表示并探索有效的形状优化解析计算，然后在给定外部条件约束下，通过构建能量函数模型对3D模型受力结构设计，对物体质量中心、站立稳定性、不倒翁设计和悬浮问题进行建模，并给出对应的离散化形式；最后，分别对上述建模问题进行几何优化，得到给定约束条件下优化物体内部形状。本发明使得该类孔洞结构的设计和优化周期大大缩短，并能给出理论上最优结果。本发明得到的模型内部空腔更加的平滑，不受空腔个数的限制，物体模型拥有更低的质心，同时节省了更多的材料，在设计和优化方面所消耗的时间更少。
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公开(公告)号：CN111210481A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010027773.4
申请日：2020-01-10
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，公开了一种多波段立体相机的深度估计加速方法。在深度估计过程中，各波段双目立体匹配过程中，通过压缩匹配图像，一方面抵消掉由双目图像校正带来的平行等位误差，使匹配更加精确，一方面减少了计算开销。另外，在代价聚合前，通过对代价图进行横向压缩，进行稀疏匹配，再次降低计算开销。再将不同模态下获得的视差图进行融合，获得全天候、更完整、更精确的深度信息。
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公开(公告)号：CN111062873A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911304513.0
申请日：2019-12-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多对双目相机的视差图像拼接与可视化方法，属于图像处理和计算机视觉领域。该方法首先利用标定算法，求解双目相机之间的位置关系，并利用这些先验信息求解图像之间的单应性矩阵；利用相机的内部参数和外物参数对深度图像进行相机坐标系的变换；利用图像之间的单应性矩阵计算出图像的重叠区域ROI，并建立能量模型，用图割算法求解；图割算法时间复杂度高，依赖于图的节点个数，本发明将图像分层，逐层求解并迭代，求出近似全局最优解的局部最优解；然后利用单应性矩阵对深度图像进行图像坐标系变换，并通过对拼接缝进行合成，实现无缝全景深度图像拼接；最后将视差图像的深度信息叠加到可见光图像上。本发明实现了大视场角全景视差图像显示，本发明的算法达到了实时，实现了大视差无缝全景视差图像拼接与可视化。
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公开(公告)号：CN111028155A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911304519.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多对双目相机的视差图像拼接方法，属于图像处理和计算机视觉领域。该方法首先利用标定算法，求解双目相机之间的位置关系，并利用这些先验信息求解图像之间的单应性矩阵；利用相机的内部参数和外物参数对深度图像进行相机坐标系的变换；利用图像之间的单应性矩阵计算出图像的重叠区域ROI，并建立能量模型，用图割算法求解；图割算法时间复杂度高，依赖于图的节点个数，本发明将图像分层，逐层求解并迭代，求出近似全局最优解的局部最优解；最后利用单应性矩阵对深度图像进行图像坐标系变换，并通过对拼接缝进行合成，实现无缝全景深度图像拼接。本发明对于内存及硬件要求较低；程序简单，易于实现，减少了图像配准时间。
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