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公开(公告)号：CN109682476B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910104509.3
申请日：2019-02-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种利用自适应编码孔径进行压缩高光谱成像的方法，利用高光谱图像具有高的谱间相关性的特点，预先得到几个波段的恢复图像，将其作为先验信息通过阈值操作构造自适应编码孔径，可以提取出目标场景的结构特征；相对传统的随机编码孔径，能够提高压缩效率，仿真和实验结果验证了本发明能够切实改善高光谱仪的成像质量；通过本发明所述的方法设计出的自适应编码孔径取值为0、1，很容易通过掩膜或者数字微镜阵列编码实现；在压缩高光谱仪中具有很强的普适性，有着广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN108955882B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201810752547.5
申请日：2018-07-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于液晶高光谱计算成像系统的三维数据重构方法，该方法将液晶高光谱计算成像系统的成像过程进行建模，将面阵探测器上得到的光强分布进行离散表示，进而将液晶高光谱计算成像系统的数据获取过程转化为矩阵形式；采用压缩感知理论，可从少量的观测数据中重构出高分辨率的目标场景。
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公开(公告)号：CN111158130A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911409791.2
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种采用激光阵列光源的傅里叶叠层显微成像系统，能够提高傅里叶叠层显微成像系统的分辨率，克服光照强度低、光照强度不均匀的问题，并且系统光路简单、成像速度较高。本发明的光开关为挡板式光开关，可通过编程控制板进而有选择地使光开关上的某个小孔处于“开”或“关”状态，激光只能从打开着的小孔通过，从而实现激光阵列照明，提高了傅里叶叠层显微成像系统的分辨率，克服光照强度低、光照强度不均匀的问题，并且系统的成像速度较高。
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公开(公告)号：CN110286482A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910443248.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G02B21/36
Abstract: 本发明提出了一种分组式傅里叶叠层显微重建方法，能够克服传统傅里叶叠层重建方法在速度上的不足，实现了傅里叶叠层重建速度在数量级上的提升。本发明的分组式傅里叶叠层显微重建方法，利用由粗到精的分组式傅里叶叠层进行重建，并且利用图形处理器来并行处理重建运算，克服传统傅里叶叠层重建方法在速度上的不足，实现了傅里叶叠层重建速度在数量级上的提升；并且可以很容易的与现有的傅里叶叠层重建算法相结合，而不需要加入过多的硬件资源或者特殊的操作步骤。
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公开(公告)号：CN109946241A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910184983.1
申请日：2019-03-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱计算成像系统的土壤分类方法。使用本发明能够实现不同类型土壤的快速精确分类。本发明基于LCTF的高光谱计算成像系统进行土壤分类，通过测量土壤图像的压缩测量值并利用压缩感知理论进行原始光谱图像的重构，提升土壤光谱图像的光谱分辨率；然后，利用光谱差异理论，以每个土壤样本与所有土壤类型之间的光谱差异作为输入特征，增强不同土壤类型之间的差异性；最后采用3D-CNN进行分类，同时利用土壤光谱图像空间和光谱信息，发挥光谱图像的优势；并利用特征降维算法在最大程度保留原始光谱信息的同时降低光谱维度，提升训练效率，突出土壤的类型特征，提升分类精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108955887A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810752548.X
申请日：2018-07-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LCTF的全偏振高光谱压缩感知成像系统和成像方法，所述系统包括线性延迟器、液晶可调滤光器、数字微镜阵列和面阵探测器；所述线性延迟器的穆勒矩阵设计为每一列前两个元素的绝对值不同；线性延迟器和液晶可调滤光器共同实现偏振维压缩；所述液晶可调滤光器切换L个不同的中心波长，输出每个波段下的图像，实现光谱维压缩；所述数字微镜阵列对每个波段的图像进行编码，实现空间维编码压缩；原始图像依次经线性延迟器、液晶可调滤光器、数字微镜阵列后，由面阵探测器探测，获得包含全斯托克斯参量的图像。使用本发明能够实现原始图像全斯托克斯参量的压缩重构。
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公开(公告)号：CN106204612B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201610575637.2
申请日：2016-07-20
Applicant: 北京理工大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 天津航天中为数据系统科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于自适应特征的故障引流管智能识别的方法，具体步骤如下：步骤A，对输电线路的红外灰度图像进行Otsu自适应阈值分割，得到疑似目标图像；步骤B，对疑似目标图像运用Sobel算子和边界拓展提取疑似目标轮廓；步骤C，对疑似目标轮廓图像进行种子填充；步骤D，对步骤C得到的图像，通过Thread特征依次判断图像中的各疑似目标是否为故障引流管，若是，则输出；不是，则进入步骤E，所述Thread特征为:提取的疑似目标的长度和宽度之比应该大于5:1；步骤E，对输电线路的红外灰度图像，利用高压输电线平行特征寻找主干线区域；步骤F，在主干线区域内寻找Harris角点并通过的STWN特征判断是否为故障引流管。本发明具有较好的识别效果。
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公开(公告)号：CN108537862A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810318527.7
申请日：2018-04-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T11/60
Abstract: 本发明公开了一种自适应降噪的傅里叶衍射扫描显微镜成像方法，具体为：针对傅里叶衍射扫描显微镜，采用DPC的方法得到相位初始值；采用傅里叶衍射扫描显微镜中的低倍镜和LED阵列采集获得不同入射角度下的图像，在频域中，不同入射角度下的图像对应不同的频域孔径；以垂直入射角度所对应的图像的频域图为初始频域图，其相位值替换为相位初始值，执行迭代；迭代过程中，在空域，保持相位不变，强度替换为该频域孔径所对应的入射角度下的图像的强度，再变换回频域；依步长取下一次迭代输入的频域图，重复迭代直至所有入射角度的图像的频域图完成迭代；步长为自适应步长；再次重复迭代，直到重建的复振幅图像收敛，最终获得结果图像。
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公开(公告)号：CN108038831A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711370117.9
申请日：2017-12-19
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06T5/003 , G06T3/4007 , G06T5/002 , G06T7/50 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/20028
Abstract: 本发明公开了一种基于大气散射模型的彩色视频去雾方法，属于彩色视频去雾的技术领域；该方法的处理对象是带雾天气下的拍摄得到的彩色视频，将彩色视频分解为若干帧输入图像；采用双线性插值的方法将输入图像缩小设定倍数得到缩小图像；将缩小图像的RGB空间转为HSV空间后，采用最大值滤波和双边滤波的方法对HSV空间进行滤波去噪处理后，按照设定倍数进行放大，得到与输入图像大小相同的场景深度图；选出输入图像的RGB三个通道的最大值后，将所述最大值、输入图像的每一个像素点、第四步得到的场景深度图带入大气散射模型中进行运算，得到最终的输入图像；该方法可以有效的提高去雾质量及降低运算时间。
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公开(公告)号：CN106251336A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610575207.0
申请日：2016-07-20
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 北京理工大学 , 天津航天中为数据系统科技有限公司
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/30184
Abstract: 本发明提供一种通过USFPF特征识别故障跳线联板的方法，具体过程为：步骤A，对输电线路的红外灰度图像的进行Otsu自适应阈值分割，得到疑似目标图像；步骤B，对疑似目标图像进行连通域分离，得到多幅图像；步骤C，对步骤B得到的多幅图像进行骨架提取，得到多幅骨架图像；步骤D，计算多幅骨架图像中每一幅的USFPF特征，根据所述USFPF特征识别故障跳线联板。该方法综合考虑故障跳线联板的形状特征，从识别的故障跳线联板的整体表现情况出发，有选着性的选择识别特征，使识别效果得到提高。
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