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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105094739B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201510527082.X
申请日：2015-08-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明是一种基于移动终端前置摄像头的多终端屏幕自动拼接方法，该方法首先针对每个移动终端的前置摄像头进行相机标定从而获得每个摄像机的内参数；其次采用精确的测量方法确定移动终端屏幕与其前置摄像头的空间关系；然后在线过程中，通过相机标定的方法获得每个前置摄像头相对于同一个外部标记物的外参数；最后，结合前置摄像头的外参数和屏幕与前置摄像头的空间关系并考虑每个终端屏幕的分辨率确定最终的显示区域。本发明的特点是提出了一种采用移动终端前置摄像头的基于计算机视觉的自动的多屏幕拼接方法，然后将拼接后的更大的屏幕用于内容显示。
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公开(公告)号：CN104978711A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510424059.8
申请日：2015-07-17
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T3/00
CPC classification number: G06T3/0093 , G06T3/0012
Abstract: 本发明公开了一种基于烟模拟的汉字形状变形方法。该方法中的汉字用烟的密度场来表示，汉字的形状变形即是烟的密度场的变化。在烟的模拟过程中，每一帧的外力场是根据烟的当前状态来计算生成的，而整个汉字的变形过程由用户输入的一系列汉字形状来决定。
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公开(公告)号：CN105096352A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510526757.9
申请日：2015-08-25
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明是一种显著度驱动的深度图像压缩方法，首先对三维网格模型的每一个顶点计算网格显著度值，并保存计算的显著度值到顶点属性；其次根据每一个顶点的显著度值，渲染到纹理生成一张二维的网格显著度图；然后利用渲染的二维网格显著度图指导并行Poisson Disk Sampling生成随机像素采样点；最后融合通过拉普拉斯边缘提取出来的深度不连续边缘构建生成深度图像的稀疏表示。在重构阶段，本发明通过多尺度双波滤波上下采样的方式进行边缘扩散恢复原始深度图像。本发明的特点是提出了一种针对Z-Buffer获取深度值的深度图像的压缩方法，通过融合随机像素采样点和深度不连续边缘构建深度图像的稀疏表示以达到压缩的目的，并利用多尺度双边滤波上下采样的方式进行边缘扩散恢复原始深度图像。
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公开(公告)号：CN105094739A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510527082.X
申请日：2015-08-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明是一种基于移动终端前置摄像头的多终端屏幕自动拼接方法，该方法首先针对每个移动终端的前置摄像头进行相机标定从而获得每个摄像机的内参数；其次采用精确的测量方法确定移动终端屏幕与其前置摄像头的空间关系；然后在在线过程中，通过相机标定的方法获得每个前置摄像头相对于同一个外部标记物的外参数；最后，结合前置摄像头的外参数和屏幕与前置摄像头的空间关系并考虑每个终端屏幕的分辨率确定最终的显示区域。本发明的特点是提出了一种采用移动终端前置摄像头的基于计算机视觉的自动的多屏幕拼接方法，然后将拼接后的更大的屏幕用于内容显示。
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