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公开(公告)号：CN115457286A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211235788.5
申请日：2022-10-10
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于全局和局部光谱加权的高光谱图像序列降维方法，载入高光谱图像序列中的第t帧高光谱图像，并对第t帧高光谱图像进行灰度归一化得到归一化后第t帧高光谱图像，确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt；确定所述归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值；根据所述Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的全局光谱；确定Tt的局部光谱；将所述Tt的全局光谱与局部光谱加权融合成最终光谱；根据所述最终光谱确定降维之后的高光谱图像；依次载入高光谱图像序列中的所有帧高光谱图像完成高光谱图像序列降维。
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公开(公告)号：CN115457286B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202211235788.5
申请日：2022-10-10
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F17/16 , G06V10/32 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/58 , G06V10/60 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于全局和局部光谱加权的高光谱图像序列降维方法，载入高光谱图像序列中的第t帧高光谱图像，并对第t帧高光谱图像进行灰度归一化得到归一化后第t帧高光谱图像，确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt；确定所述归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值；根据所述Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的全局光谱；确定Tt的局部光谱；将所述Tt的全局光谱与局部光谱加权融合成最终光谱；根据所述最终光谱确定降维之后的高光谱图像；依次载入高光谱图像序列中的所有帧高光谱图像完成高光谱图像序列降维。
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公开(公告)号：CN117152217A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310711301.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了基于特征值偏离比的点云配准方法，对采集的源点云和目标点云进行体素滤波，得到源点云重心点和目标点云重心点，以源点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用源点云特征点判别式筛选出源点云特征点，以目标点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用目标点云特征点判别式筛选出目标点云特征点，再利用匹配对判别公式得到匹配对，利用奇异值分解完成粗配准，最后利用ICP完成精配准。
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公开(公告)号：CN115345909B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211271914.2
申请日：2022-10-18
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度空间光谱卷积融合特征的高光谱目标跟踪方法，确定归一化后的第t帧高光谱图像的目标区域Tt和搜索区域St；将Tt进行降维得到Xp；提取Xp的深度特征E；确定搜索区域x、y、z方向的边缘特征；确定融合后的三维边缘特征、深度空间光谱卷积融合特征Z、八邻域的干扰因子；获得排序前四个干扰因子和其对应的背景区域；确定对应的抑制权重以及滤波器模板；输入第t+1帧图像，以第t帧目标区域为基础，生成不同尺度的目标区域，并且将其输入，提取特征送入滤波器，得到响应值，将响应值最高的尺度确定为当前帧的目标尺度并跟新滤波器；依次读入高光谱图像序列内每一帧高光谱图像完成目标跟踪。
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公开(公告)号：CN117152217B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202310711301.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了基于特征值偏离比的点云配准方法，对采集的源点云和目标点云进行体素滤波，得到源点云重心点和目标点云重心点，以源点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用源点云特征点判别式筛选出源点云特征点，以目标点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用目标点云特征点判别式筛选出目标点云特征点，再利用匹配对判别公式得到匹配对，利用奇异值分解完成粗配准，最后利用ICP完成精配准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114425856B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210059553.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 无锡学院
IPC: B29C64/386 , B29C64/393 , B33Y50/00 , B33Y50/02 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06T7/33 , G06T7/66 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种基于三维相机的不规则目标扫描打印方法，属于三维重建领域。首先，进行相机初始化和通信初始化，利用三维相机采集多幅点云数据；然后进行统计滤波处理；然后进行随机抽样一致性估计，去除参考面；然后进行顶部投影实现补底面；然后进行去质心操作和旋转变换；然后使用迭代最近点算法进行配准，得到多个点云配准后的完整不规则目标点云数据；然后使用移动最小二乘算法进行平滑；然后使用贪婪投影三角化算法进行曲面重建；最后将文件格式由pcd转换成stl，再进行切片处理，将最终的G‑code文件数据传输给3D打印机，进行3D实物打印。本发明利用三维相机多角度拍摄不规则目标，无需手动建模，克服了复杂物体难以手动建模的缺点，使得3D打印技术应用更广泛。
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公开(公告)号：CN115345909A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211271914.2
申请日：2022-10-18
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度空间光谱卷积融合特征的高光谱目标跟踪方法，确定归一化后的第t帧高光谱图像的目标区域Tt和搜索区域St；将Tt进行降维得到Xp；提取Xp的深度特征E；确定搜索区域x、y、z方向的边缘特征；确定融合后的三维边缘特征、深度空间光谱卷积融合特征Z、八邻域的干扰因子；获得排序前四个干扰因子和其对应的背景区域；确定对应的抑制权重以及滤波器模板；输入第t+1帧图像，以第t帧目标区域为基础，生成不同尺度的目标区域，并且将其输入，提取特征送入滤波器，得到响应值，将响应值最高的尺度确定为当前帧的目标尺度并跟新滤波器；依次读入高光谱图像序列内每一帧高光谱图像完成目标跟踪。
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公开(公告)号：CN114425856A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210059553.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 无锡学院
IPC: B29C64/386 , B29C64/393 , B33Y50/00 , B33Y50/02 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06T7/33 , G06T7/66 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开了一种基于三维相机的不规则目标扫描打印方法，属于三维重建领域。首先，进行相机初始化和通信初始化，利用三维相机采集多幅点云数据；然后进行统计滤波处理；然后进行随机抽样一致性估计，去除参考面；然后进行顶部投影实现补底面；然后进行去质心操作和旋转变换；然后使用迭代最近点算法进行配准，得到多个点云配准后的完整不规则目标点云数据；然后使用移动最小二乘算法进行平滑；然后使用贪婪投影三角化算法进行曲面重建；最后将文件格式由pcd转换成stl，再进行切片处理，将最终的G‑code文件数据传输给3D打印机，进行3D实物打印。本发明利用三维相机多角度拍摄不规则目标，无需手动建模，克服了复杂物体难以手动建模的缺点，使得3D打印技术应用更广泛。
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公开(公告)号：CN217273242U
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202220246799.2
申请日：2022-01-30
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本实用新型涉及一种基于MEMS相机的位置调节测量装置，包括底板、位于底板上方的环形轨道、滑动连接在环形轨道上的连接杆、设置在滑杆上的MEMS相机，和用于连接底板和环形轨道的若干支撑柱，所述环形轨道沿内侧设有环形滑槽，所述连接杆包括互相铰接的滑动杆和翻折杆，所述滑动杆一端设有与环形滑槽配合的球形滑块，所述MEMS相机设置在翻折杆上，待测物体放置在底板上。该实用新型能使MEMS相机从不同方向获取不规则物体的视场信息。
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公开(公告)号：CN217471629U
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202220049935.9
申请日：2022-01-10
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本实用新型公开了一种基于MEMS相机的可调节测量展台，包括用于放置待测物体的圆盘电子秤，用于将待测物体固定在圆盘电子秤上的绳，固定在圆盘电子秤底面的若干支撑脚；圆盘电子秤的底面固定有若干碗状连接体，支撑脚的远离地面的一端固定有与碗状连接体匹配的球形连接体，球形连接体活动安装在碗状连接体上。本实用新型可调节不同弹力滑动杆的高度，使圆盘电子秤多角度倾斜，以达到多角度展示不规则物体的目的，除展示不同视场外，该测量展台还可测量不规则物体的物理参数；本实用新型能够便捷、高效的多角度展示不规则物体且对不规则物体进行质量测量活动。
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