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公开(公告)号：CN118537258A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410495227.1
申请日：2024-04-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于事件相机的自监督高帧率视频重建方法及系统，包括：视频参考帧图像与事件流数据集的构建，事件流的预处理，构建基于事件的统一帧内以及帧间的学习网络模型来完成去模糊和插帧，以及自监督框架来进行网络训练并生成清晰视频。根据事件流来联系拍摄的参考图像以及待估计的任意时刻的潜在清晰图像，构建统一的帧内以及帧外的双积分估计模块。利用参考帧图像，潜在清晰图像，以及事件流之间的约束关系，提出自监督框架对网络模型进行训练，并用训练后的网络模型重建出高帧率，高质量的清晰视频。本发明解决了视频拍摄过程中由曝光时长长以及较慢的快门速度导致的帧间和帧内信息丢失问题，具有较好的去模糊以及插帧的视频重建效果。
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公开(公告)号：CN118138890A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410165705.2
申请日：2024-02-05
Applicant: 武汉大学
IPC: H04N23/73 , H04N23/60 , H04N23/951 , H04N23/81 , H04N23/90 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/73 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体提供了基于事件相机的相机快门控制与成像方法及装置，能够实现噪声和模糊之间的最佳平衡，生成最优图像。方法包括：步骤1，搭建硬件系统：使事件相机和传统相机共享进光，并使用开发板进行传统相机和事件相机的数据连接；步骤2，根据事件记录的高分辨率运动信息，在开发板中实现对传统相机的快门控制；步骤3，通过干净的高帧率视频仿真生成或者通过硬件系统拍摄记录带噪图像帧和对应的事件流；步骤4，建立一个基于卷积神经网络的图像去噪网络，使用自监督框架进行网络的训练，寻优后得到优化的网络模型；步骤5，利用硬件系统拍摄带噪图像帧，将带噪图像帧通过优化的网络模型重建出干净的无噪图像。
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公开(公告)号：CN111325259A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010093312.7
申请日：2020-02-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和二进制编码的遥感图像分类方法。首先采用局部二值模式LBP提取图像的统计纹理特征，对ResNet-50提取的深层特征的进行补充，并进一步指导融合网络的特征学习，以增强特征的可分辨性。特征融合后，特征的多样性和复杂性都增加了，因此本发明提出了新的损失函数，在交叉熵函数的基础上加入了一个正则项，来进一步指导网络参数的学习从而提高网络在遥感图像上的分类性能。
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公开(公告)号：CN116208812A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310127298.1
申请日：2023-02-15
Applicant: 武汉大学
IPC: H04N21/4402 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04N19/587 , H04N19/132
Abstract: 本发明提供一种基于立体事件和强度相机的视频插帧方法及系统，属于图像处理技术领域，包括：采集原始图像帧和原始事件流；提取原始图像帧中的任意连续图像帧，基于任意连续图像帧确定帧间事件流；将任意连续图像帧和帧间事件流输入至卷积神经网络中进行训练，并基于模型训练得到的插帧结果与真实图像构建的损失函数，得到视频插帧模型；确定待处理图像帧和待处理帧间事件流输入至视频插帧模型，得到视频插帧结果。本发明综合利用基于卷积神经网络的强度相机和事件相机进行视频插帧，实现了两类数据在空间不对齐条件下的高质量立体视频插帧。
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公开(公告)号：CN111242848B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010036478.5
申请日：2020-01-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于区域特征配准的双目相机图像缝合线拼接及系统，对输入的左右视角图像进行特征提取并匹配，包括提取特征点和图像局部区域的几何结构特征；对图像划分网格，利用匹配的结果构建图像网格变换模型，通过对网格顶点的优化使得总误差最小，实现图像的配准；对配准的图像重叠区域求最优缝合线，使得缝合线两边的像素差异最小；将缝合线两侧的重叠区域进行曝光补偿后，沿着缝合线拼接得到拼接图像。本发明采用网格变形，尽可能地配准两张图像的重叠区域，再在重叠区域求解最优缝合线，所得缝合线能够绕开视差大的前景，从而避免图像融合时在视差大的地方生成重影。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111614965A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010376138.7
申请日：2020-05-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像网格光流滤波的无人机视频稳像方法及系统，对输入的视频进行网格划分，将网格的顶点设置为光流跟踪点，求解每一帧图像与前一帧图像在网格顶点处的光流；对网格光流进行初次时域分析，去除高频成分，然后比较滤波前后，筛选出变化大的点作为外点；对外点的光流进行滤波处理，使其与周围网格顶点的光流在空间上连续；对优化后的光流进行时域滤波，并通过网格顶点限制使输出视频不发生较大的形变，得到网格顶点的运动补偿矢量；根据运动补偿矢量进行网格变换，得到输出稳像视频。本发明采取由粗到细的方法，对不连续光流进行滤波处理，再进行受网格约束的运动补偿，从而减少了形变以及运动物体带来的影响，提高了稳像质量。
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公开(公告)号：CN116385283A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310243827.4
申请日：2023-03-14
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种基于事件相机的图像去模糊方法及系统，属于图像处理技术领域，包括：基于模糊图像数据集的曝光时间段对事件流数据集进行预处理，得到预处理事件流数据集；采用多层感知机和可变形卷积构建尺度感知神经网络模型，将模糊图像数据集和预处理事件流数据集输入尺度感知神经网络模型，得到去模糊潜在目标图像；基于自监督框架对尺度感知神经网络模型进行图像去模糊泛化，将去模糊潜在目标图像输入泛化后的尺度感知神经网络模型，得到去模糊目标图像。本发明通过采用尺度感知网络允许输入事件与图像空间分辨率的灵活变化，并利用模糊程度的相对性构建自监督训练框架，在真实拍摄的模糊视频中直接进行训练，并从时空维度上泛化去模糊性能。
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公开(公告)号：CN111614965B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010376138.7
申请日：2020-05-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像网格光流滤波的无人机视频稳像方法及系统，对输入的视频进行网格划分，将网格的顶点设置为光流跟踪点，求解每一帧图像与前一帧图像在网格顶点处的光流；对网格光流进行初次时域分析，去除高频成分，然后比较滤波前后，筛选出变化大的点作为外点；对外点的光流进行滤波处理，使其与周围网格顶点的光流在空间上连续；对优化后的光流进行时域滤波，并通过网格顶点限制使输出视频不发生较大的形变，得到网格顶点的运动补偿矢量；根据运动补偿矢量进行网格变换，得到输出稳像视频。本发明采取由粗到细的方法，对不连续光流进行滤波处理，再进行受网格约束的运动补偿，从而减少了形变以及运动物体带来的影响，提高了稳像质量。
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公开(公告)号：CN111242848A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010036478.5
申请日：2020-01-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于区域特征配准的双目相机图像缝合线拼接及系统，对输入的左右视角图像进行特征提取并匹配，包括提取特征点和图像局部区域的几何结构特征；对图像划分网格，利用匹配的结果构建图像网格变换模型，通过对网格顶点的优化使得总误差最小，实现图像的配准；对配准的图像重叠区域求最优缝合线，使得缝合线两边的像素差异最小；将缝合线两侧的重叠区域进行曝光补偿后，沿着缝合线拼接得到拼接图像。本发明采用网格变形，尽可能地配准两张图像的重叠区域，再在重叠区域求解最优缝合线，所得缝合线能够绕开视差大的前景，从而避免图像融合时在视差大的地方生成重影。
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公开(公告)号：CN209485422U
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201920206318.3
申请日：2019-02-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G01D21/02 , G08B21/14 , G08B21/24 , G08B7/06 , G08C17/02 , F24F3/16 , F24F11/58 , F24F11/64 , F24F11/52 , F24F110/72 , F24F110/10 , F24F130/40
Abstract: 一种车库环境监测处理系统及装置，车库环境监测处理系统包括车库环境监测处理装置及手持移动通信设备，车库环境监测处理装置包括检测模块、报警模块、LED感应灯、气体处理系统、蓝牙模块及电源；检测模块包括CO传感器模块、温度传感器及噪声检测传感器模块；气体处理系统包括继电器、排风扇及净化装置；CO传感器模块、温度传感器、噪声检测传感器模块、报警模块、LED感应灯、净化装置、蓝牙模块分别与电源连接，CO传感器模块、温度传感器分别与继电器连接，继电器与排风扇连接；手持移动通信设备与蓝牙模块建立通信。车库CO浓度或温度超标时，报警模块发出警报信号，排风扇转动；车辆移动、行人走动时，LED感应灯点亮。使用方便安全，节省能源。
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