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公开(公告)号：CN110100263B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201680089867.6
申请日：2016-12-30
Applicant: 华为技术有限公司 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种图像重建方法，包括：获取第一图像样本集合，对所述第一图像样本进行模糊得到对应的第二图像样本集合，所述第一图像样本和所述第二图像样本大小相同；对第二图像样本集合中的第二图像样本进行聚类，得到一个或一个以上的第二图像样本子集，每个第二图像样本子集对应一个聚类；获取目标图像区域，查找所述目标图像区域所属的目标聚类的第二图像样本子集以及相应的第一图像样本子集；通过范数规则化确定与所述第二图像样本子集中每个第二图像样本对应的加权系数的集合；根据所述加权系数的集合对所述第一图像样本子集进行加权得到与所述目标图像区域对应的重建图像区域，由此重建的图像更加准确。
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公开(公告)号：CN101634551B
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN200910109431.0
申请日：2009-08-18
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种检测表面粗糙度的方法及其系统。检测表面粗糙度的方法，包括如下步骤：获取灰度图像步骤：获得待测物体表面的灰度图像；区域处理步骤：将所述灰度图像根据像素的灰度值划分为若干个同质区域，并获取同质区域相应的区域和边界参数；粗糙度计算步骤：根据所述区域和边界参数，采用特定的神经网络模型获得所述待测物体表面的粗糙度。
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公开(公告)号：CN108475414B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201580083784.1
申请日：2015-10-27
Applicant: 华为技术有限公司 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明实施例提供一种图像处理方法和装置，其中，该图像处理方法，包括：根据图像特征，对图像样本集合分类，得到图像样本子集合，其中，图像样本子集合包含高分辨率图像样本和对应的低分辨率图像样本；根据第一、第二目标函数和低、高分辨率图像样本，获得图像样本子集合对应的第一、第二特征矩阵及高低分辨率图像样本间的映射关系矩阵；确定待处理图像对应的图像样本子集合；根据第一目标函数和待处理图像对应的图像样本子集合对应的第一特征矩阵、第二特征矩阵和高低分辨率图像样本间的映射关系矩阵，获得待处理图像对应的高分辨率图像。
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公开(公告)号：CN110100263A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201680089867.6
申请日：2016-12-30
Applicant: 华为技术有限公司 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G06T5/50
Abstract: 一种图像重建方法，包括：获取第一图像样本集合，对所述第一图像样本进行模糊得到对应的第二图像样本集合，所述第一图像样本和所述第二图像样本大小相同；对第二图像样本集合中的第二图像样本进行聚类，得到一个或一个以上的第二图像样本子集，每个第二图像样本子集对应一个聚类；获取目标图像区域，查找所述目标图像区域所属的目标聚类的第二图像样本子集以及相应的第一图像样本子集；通过范数规则化确定与所述第二图像样本子集中每个第二图像样本对应的加权系数的集合；根据所述加权系数的集合对所述第一图像样本子集进行加权得到与所述目标图像区域对应的重建图像区域，由此重建的图像更加准确。
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公开(公告)号：CN104166836A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410191630.1
申请日：2014-05-08
Applicant: 清华大学深圳研究生院 , 深圳市星谷科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征建模的分块多尺度工程车辆识别方法，包括：样本库建立步骤；建立存储所述至少两组样本的样本库；样本图片分区步骤；将每组所述样本中每张工程车辆图片划分成车头、车身、轮胎、履带、机械臂等区域；样本特征提取步骤；分别从工程车辆图片上提取相应的样本特征；样本特征模型建立步骤；利用同一个样本特征集中的特征建立对应的样本特征模型；目标图像识别步骤；将目标图像进行缩放在多个尺度下将特征与各个样本特征模型比对，以判断目标图像是否能够与其中任意一个样本特征模型匹配，若是，则判断目标图像中包含有工程车辆。本发明可以在复杂场景下对目标图像进行识别，以判断目标图像中的图像是否包含有工程车辆，精度和准确性高。本发明提供了一种对应的系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102254159A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110189650.1
申请日：2011-07-07
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种数显仪表判读方法，包括如下步骤：分别提取数显仪表图像的水平边缘和竖直边缘，判断出显示屏区域的水平边缘和竖直边缘，进而提取出显示屏区域图像；用卷积模板对提取的显示屏区域图像进行卷积和量化，并对量化结果进行二值化处理，得到二值化显示屏图像；提取二值化显示屏图像中的字符串，确定字符串的上下、左右边界后再将每个字符分割出来；利用根据字符所处的矩形设定的直线与字符的相交次数和相交位置进行识别字符。本发明有很好的鲁棒性和很高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN101539995B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN200910106894.1
申请日：2009-04-24
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于手指静脉纹与手指背纹的成像设备及多模态身份认证方法，成像设备包括一个采集支架，其上设置手指放置凹型区；一个可见光成像装置，安装于采集支架上手指放置区的一侧，用于获取手指的指背图像；一个近红外成像装置，安装于采集支架上与所述可见光成像装置相对的手指放置区的另一侧，用于在近红外光源照射下获取手指的静脉图像，以及一个条形近红外光源，安装于采集支架上，用于从手指侧面向手指照射近红外光。身份认证方法包括注册过程和认证过程，其在采用的生物特征包括同一手指的指背纹和静脉纹。还涉及包括上述成像设备的身份认证设备。它具有较好的抗伪造性能，能有效提高生物特征识别系统的稳定性和适用性。
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公开(公告)号：CN101634551A
公开(公告)日：2010-01-27
申请号：CN200910109431.0
申请日：2009-08-18
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种检测表面粗糙度的方法及其系统。检测表面粗糙度的方法，包括如下步骤：获取灰度图像步骤：获得待测物体表面的灰度图像；区域处理步骤：将所述灰度图像根据像素的灰度值划分为若干个同质区域，并获取同质区域相应的区域和边界参数；粗糙度计算步骤：根据所述区域和边界参数，采用特定的神经网络模型获得所述待测物体表面的粗糙度。
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公开(公告)号：CN101627913A
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200910109432.5
申请日：2009-08-18
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种身份信息识别方法及其系统，该方法包括如下步骤：手掌支撑步骤：放置待辨明身份的手掌于手掌支撑装置上；手背静脉信息获取步骤：获取放置在所述手掌支撑装置上的待辨明身份的手掌的手背静脉的图像；掌心掌纹信息获取步骤：对准所述手掌支撑装置的另一侧设置的掌心掌纹信息获取装置，获取放置在所述手掌支撑装置上的待辨明身份的手掌的掌心掌纹的图像；身份处理识别步骤：分别处理并获取相应的手背静脉纹理信息和掌心掌纹的纹理信息，再根据手背静脉纹理信息和掌心掌纹的纹理信息构造身份特征矢量，对比预先存储于身份特征矢量库的注册样本特征矢量以判定用户的身份。
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公开(公告)号：CN110274123A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201810212967.4
申请日：2018-03-15
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: F16L55/32 , F16L55/40 , B60G3/20 , F16L101/30
Abstract: 本发明公开了一种微型无线内窥机器人运动控制结构，包括车身和安装在车身底部的两组车轮，所述同组的两个车轮分别通过第一摆臂连接在定位框架上，定位框架固定在车身上，第一摆臂与定位框架之间连接有第一液压缸，第一摆臂外侧端通过连接片连接车轮，车身与车轮之间连接有第二摆臂，第二摆臂的外侧端连接在连接片上，第二摆臂与车身之间设置有减震器，减震器外侧套设有减震弹簧，同组车轮上的两个第一摆臂之间连接有第三摆臂和第四摆臂，第三摆臂和第四摆臂交叉设置，第三摆臂和第四摆臂之间通过连接轴连接。本发明能够改进现有技术的不足，提高了机器人运行的平稳性。
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