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公开(公告)号：CN105842173B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201610395755.5
申请日：2016-06-06
Applicant: 南京大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明提出一种高光谱材质鉴别方法，首先搭建标准光源光谱数据库并建立光谱材质标准数据库，标准光源光谱采用差值法与控制变量法获取；然后对需要鉴定的材质拍摄光谱数据信息通过预处理与本征材质信息提取，获得其光谱特性，再与光谱材质标准数据库中数据进行匹配，实现材质的高精度鉴别。该方法能够抵抗不同光照条件、材质形状变化等复杂因素对材质光谱信息的干扰，突破传统RGB以及RGBD相机无法解决的同色异谱、同质异色问题瓶颈，鉴别准确率较高。
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公开(公告)号：CN104135655A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410329369.7
申请日：2014-07-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种用于医学光声成像的立体显示方法，包括：水平方向上的点阵LED面板；垂直方向上排列紧密的线阵LED面板；两块LED面板构成的三维空间，工作时内部扩散大量微小颗粒，形成光幕；相应的数据处理与控制设备。该设备成像方法包括以下步骤：提取超声传感器阵列采集到的连续截面信息，根据成像比例及线阵LED的间距进行调整；将传感器数据对应的位置映射到水平方向的点阵LED面板上，结合传感器角度衰减模型点亮相应的LED；垂直方向相应的线阵LED同步点亮，完成当前数据的显示；进行下一个数据的显示，直到三维空间显示完成。本发明充分利用人眼的视觉暂留效应，在实现立体显示的同时完成了光声图像的重建。
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公开(公告)号：CN104135655B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201410329369.7
申请日：2014-07-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种用于医学光声成像的立体显示方法，包括：水平方向上的点阵LED面板；垂直方向上排列紧密的线阵LED面板；两块LED面板构成的三维空间，工作时内部扩散大量微小颗粒，形成光幕；相应的数据处理与控制设备。该设备成像方法包括以下步骤：提取超声传感器阵列采集到的连续截面信息，根据成像比例及线阵LED的间距进行调整；将传感器数据对应的位置映射到水平方向的点阵LED面板上，结合传感器角度衰减模型点亮相应的LED；垂直方向相应的线阵LED同步点亮，完成当前数据的显示；进行下一个数据的显示，直到三维空间显示完成。本发明充分利用人眼的视觉暂留效应，在实现立体显示的同时完成了光声图像的重建。
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公开(公告)号：CN109389137A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201710670378.6
申请日：2017-08-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱特征的视觉追踪方法。具体步骤如下：(1)输入第一帧图像及其对应的光谱数据信息到CSK追踪器中；(2)在频域范围内求解系数；(3)进行检测之前对图像块进行加窗预处理；(4)提取目标的光谱特征；(5)简化光谱维特征；(6)将降维后的光谱维特征输入到CSK追踪器中进行训练；(7)将后续图像帧中的图像块输入到追踪器中，检测输出分值，找到使输出分值最大的位置即目标所在的位置；(8)利用当前检测帧的光谱特征重新训练跟踪器，更新追踪器的参数后，重复步骤(7)对后续图像帧继续检测。利用本方法无论是在帧率上还是追踪准确程度上均能取得比较好的效果，可以有效应对由于遮挡和光照变化带来的挑战。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105842173A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610395755.5
申请日：2016-06-06
Applicant: 南京大学
IPC: G01N21/25
CPC classification number: G01N21/25
Abstract: 本发明提出一种高光谱材质鉴别方法，首先搭建标准光源光谱数据库并建立光谱材质标准数据库，标准光源光谱采用差值法与控制变量法获取；然后对需要鉴定的材质拍摄光谱数据信息通过预处理与本征材质信息提取，获得其光谱特性，再与光谱材质标准数据库中数据进行匹配，实现材质的高精度鉴别。该方法能够抵抗不同光照条件、材质形状变化等复杂因素对材质光谱信息的干扰，突破传统RGB以及RGBD相机无法解决的同色异谱、同质异色问题瓶颈，鉴别准确率较高。
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公开(公告)号：CN105678769A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610011916.6
申请日：2016-01-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10036
Abstract: 本发明涉及一种地物光谱图像的分解算法，属于计算机视觉及计算摄像学领域。本发明以更好地利用地物光谱图像中的有效信息为目的，将地物光谱图像分解为光源光谱、明暗图像，材质反射图像以及高光图像。本发明主要算法的核心在于利用光谱图像丰富的频谱信息进行一致性区域分割，以带权均值算法计算材质反射光谱图像，最后利用局部照明条件一致性计算明暗图像。本发明提出的方法能够有效的分解出地物光谱图像中的有效信息，对地物场景的分割及识别有极大的帮助。
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公开(公告)号：CN109389137B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201710670378.6
申请日：2017-08-08
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/771 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱特征的视觉追踪方法。具体步骤如下：(1)输入第一帧图像及其对应的光谱数据信息到CSK追踪器中；(2)在频域范围内求解系数；(3)进行检测之前对图像块进行加窗预处理；(4)提取目标的光谱特征；(5)简化光谱维特征；(6)将降维后的光谱维特征输入到CSK追踪器中进行训练；(7)将后续图像帧中的图像块输入到追踪器中，检测输出分值，找到使输出分值最大的位置即目标所在的位置；(8)利用当前检测帧的光谱特征重新训练跟踪器，更新追踪器的参数后，重复步骤(7)对后续图像帧继续检测。利用本方法无论是在帧率上还是追踪准确程度上均能取得比较好的效果，可以有效应对由于遮挡和光照变化带来的挑战。
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公开(公告)号：CN106067171B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610355413.0
申请日：2016-05-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出一种高光谱图像本质分解和图像分割方法，具体步骤为：S1:将人造光源下的自然物体的高光谱图像分解为四种独立本质成分：光源信息、几何信息、材料特性、高光信息，并对其进行数学关系表述；S2:获取自然场景中多种不同材质物体的高光谱图像，对图像进行如步骤S1的本质分解，并建立基于标定数据的高光谱图像本质分解数据库；S3:提取步骤S1中获得的独立本质成分中的材料特性，采用无监督学习方法进行高光谱图像分割。本发明能够有效降低非平行光源和复杂几何纹理等影响，获得更好的图像分割效果；并为其他可视化研究如物体追踪、场景光源重建等提供数据获取方法和标定数据库(Ground Truth)支持。
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公开(公告)号：CN106067171A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610355413.0
申请日：2016-05-26
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06T2207/10036
Abstract: 本发明提出一种高光谱图像本质分解和图像分割方法，具体步骤为：S1:将人造光源下的自然物体的高光谱图像分解为四种独立本质成分：光源信息、几何信息、材料特性、高光信息，并对其进行数学关系表述；S2:获取自然场景中多种不同材质物体的高光谱图像，对图像进行如步骤S1的本质分解，并建立基于标定数据的高光谱图像本质分解数据库；S3:提取步骤S1中获得的独立本质成分中的材料特性，采用无监督学习方法进行高光谱图像分割。本发明能够有效降低非平行光源和复杂几何纹理等影响，获得更好的图像分割效果；并为其他可视化研究如物体追踪、场景光源重建等提供数据获取方法和标定数据库(Ground Truth)支持。
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