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公开(公告)号：CN106485737A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201510526379.4
申请日：2015-08-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/30
CPC classification number: G06T2207/10012
Abstract: 本发明公开了一种基于线特征的点云数据与光学影像的自动配准融合方法，包括：对点云数据采用数学形态学方法进行滤波处理；分别采用自适应支撑权重稠密立体算法和Delaunay三角剖分算法确定光学影像和点云数据的深度图；通过Hough算法提取深度图的线特征，以线特征两线夹角与线长比率作为相似性测度进行粗匹配；通过两步RANSAC算法剔除错误匹配点对，得到相机位置参数估计；进行点云数据和光学影像的颜色纹理映射，得到融合后的三维图像。本发明对GPS/INS等先验无依赖，鲁棒性好，自动配准程度高。
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公开(公告)号：CN106485690A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201510529069.8
申请日：2015-08-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10028 , G06T2207/10044
Abstract: 本发明公开了一种基于点特征的点云数据与光学影像的自动配准融合方法，包括：对点云数据进行滤波处理；分别采用自适应支撑权重稠密立体算法和Delaunay三角剖分算法确定光学影像和点云数据的深度图；通过尺度不变特征变换算法得到光学影像和点云数据的深度图之间的二维匹配关系；通过两步RANSAC算法剔除错误匹配点对，并得到相机位置参数估计；进行点云数据和光学影像的颜色纹理映射，得到融合后的三维图像。本发明无需GPS/INS等初始位置先验，不依赖于场景中人造建筑物的强特征，自动化程度高，鲁棒性好，同时具有较高的配准正确率。
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公开(公告)号：CN106534614A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201510575598.1
申请日：2015-09-10
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种移动摄像机下运动目标检测的快速运动补偿方法，该方法首先对相邻图像采用相位相关法进行粗匹配，得到相邻图像的偏移量；其次对图像进行一次补偿；然后采用KLT跟踪方法对两幅图像进行特征点匹配，再次对两幅图像之间的单应矩阵进行求解，实现对图像背景运动的二次补偿；最后采用多帧帧差的运动历史图像MHI方法对基于区域特征的目标进行分割从而得到运动目标。本发明利用快速运动补偿方法分两次对背景运动进行补偿，确保了移动摄像机下运动目标检测方法的准确性。
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公开(公告)号：CN106503605A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201510552079.3
申请日：2015-09-01
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06K9/00335 , G06T2207/10012
Abstract: 本发明公开了一种基于立体视觉技术的人体目标识别方法，包括：由两个摄像头从两个不同角度同时获取同一个场景的图片，形成立体图像对；通过摄像机标定确定摄像机内部和外部参数，确立成像模型；采用基于窗口的匹配算法，以其中一幅图像的待匹配点为中心创建窗口，在另一幅图像上创建相同的滑动窗口，滑动窗口沿着外极线以像素点为单位依次移动，计算窗口匹配测度，找到最佳匹配点，通过视差原理得到目标的三维几何信息，生成深度图像；采用一维最大熵阈值分割法，结合灰度特征区分头部与肩部信息，识别人体目标。本发明计算量小，能够运用简单的图像快速准确的识别出人体目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106485735A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201510550955.9
申请日：2015-09-01
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06K9/00335 , G06T2207/10021
Abstract: 本发明公开了一种基于立体视觉技术的人体目标识别与跟踪方法，包括：由两个摄像头从两个不同角度同时获取同一幅场景图片，形成立体图像对；通过摄像机标定确定摄像机内部和外部参数，确立成像模型；采用基于窗口的匹配算法，以其中一幅图像的待匹配点为中心创建窗口，在另一幅图像上创建相同的滑动窗口，滑动窗口沿着外极线以像素点为单位依次移动，计算窗口匹配度，找到最佳匹配点，通过视差原理得到目标的三维几何信息，生成深度图像；采用一维最大熵阈值分割法与灰度特征区分头部与肩部信息；采用自适应波门跟踪方法对人体目标进行跟踪并得到目标航迹。本发明实现了人体目标的精确识别且跟踪计数，并且有效去除背景噪声，避免了环境的干扰。
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公开(公告)号：CN106404675A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201510478598.X
申请日：2015-08-03
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01N21/21
Abstract: 本发明提供一种测量粗糙表面面外偏振双向反射函数的方法。使光源产生的光线经偏振态发生器到达待测材料，待测材料反射的光线经偏振态分析器到达探测器；将待测材料围绕一定光路旋转一定角度，且保证光路在待测材料上的光斑位置不发生变化；旋转偏振态发生器或偏振态分析器，使偏振态发生器穆勒矩阵或偏振态分析器的穆勒矩阵发生变化；探测器采集一次出射光数据并存储，直至探测器至少采集十六次出射光数据；根据探测器采集并存储的出射光数据获得面外偏振双向反射函数。本发明方法原理简单，易实施，只需改变辅助角即可改变待测材料相对于光源或者探测器的天顶角或方位角，同时能有效测量方位角改变对偏振双向反射函数的影响。
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公开(公告)号：CN104331892B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410621452.1
申请日：2014-11-05
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于形态学的神经元识别与分析方法。采集神经细胞的显微图像数据；对显微图像数据进行预处理得到去噪声后的图像；对去除噪声的图像进行阈值分割得到去除背景后的神经元图像；从神经元图像中提取单个神经元；提取单个神经元的基础参数，基础参数包括骨架、细胞体、细胞体面积轴突或树突的数量、轴突或树突的长度。本发明可以自动识别和分析显微图像中的神经元，且识别速度快、效果理想，不仅能直观看出神经元形状，还能输出有效的神经元基础参数，大大减轻了研究者阅片的劳动强度，同时利于后续数据分析。
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