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[发明专利]基于图像级联生成稠密点云的三维模型生成方法及系统-CN202010986409.0在审
发明人：刘丽;王萍;田甜;张静静;王天时;张化祥 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像级联生成稠密点云的三维模型生成方法及系统，包括：对获取的图像采用预重构处理后得到对应的稀疏点云模型；对稀疏点云模型依次进行双重均匀上采样后得到稠密点云模型，所述双重均匀上采样包括特征提取、残差图卷积以及上采样处理；对稠密点云模型进行重构，输出与图像相关联的三维图模型。通过结合图像预重构和双重点云均匀上采样重建高分辨率目标点云，并利用分阶段训练和网络微调实现联合优化，使生成的稠密点云具有均匀分布的特点，增强稠密点云模型的视觉真实性，并采用图像再描述机制，使得稠密点云与原始的单幅图像关联程度更高
基于图像级联生成稠密三维模型方法系统

[发明专利]一种单目相机成像半稠密建图方法、存储介质及装置-CN202111100803.0在审
发明人：陈星筑;王龙翔;毛祺琦;周卯 -专利权人：信通院车联网创新中心（成都）有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种单目相机成像半稠密建图方法，该方法为：S1：筛选关键帧：从单目相机的成像中逐步筛选出关键帧，得到关键帧集合；S2：信息处理：处理关键帧集合中的图像信息，得到像素逆深度相关信息；S3：半稠密建图：结合逆深度分布的相关信息与关键帧集合，处理得到半稠密的点云地图。相比于现有技术，在本发明当中提供的单目相机成像半稠密建图方法以单目相机为前端图像采集器，对采集到的图像以设定手段筛选出关键帧后，依据关键帧集合中的图像的像素逆深度相关信息半稠密建图，相比传统视觉SLAM系统中常见的稠密建图，可方便取得更快、更高效、更轻量化的建图效果。
一种相机成像稠密方法存储介质装置

[发明专利]一种基于MVS稠密点云的场景正射影像生成方法-CN202210501548.9在审
发明人：龚光红;赵耀普;李妮;李莹;王丹;戚咏劼 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MVS稠密点云的正射影像生成方法，属于地景建模与测绘技术领域。所述方法首先利用多视角立体三维重建(MVS)算法获取目标建模场景区域的稠密点云，然后利用点云滤波算法去除稠密点云中的离群点；然后利用地面标记点和相机位置计算出稠密点云中对应的水平面，计算出场景投影平面；计算出正射影像图像分辨率，利用点云中稠密点的RGB颜色值初步生成正射影像；处理空像素，优化正射影像最终效果。本发明在获得目标区域稠密点云的前提下，优点在于计算直接，避免了传统方法中从倾斜影像中生成正射影像时出现遮蔽现象的问题，从而提高了正射影像的准确率。
一种基于 mvs 稠密场景射影生成方法

[发明专利]一种基于全域描述子的移动机器人重定位方法-CN202310192058.X在审
发明人：杨毅;王涛;潘淼鑫;王容川 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全域描述子的移动机器人重定位方法，在重定位阶段，通过对移动机器人上环视相机传感器系统的数据进行预处理操作，得到含有语义信息的局部稠密点云；通过对上述局部稠密点云创建全域描述子，并利用其与稠密点云子图集进行匹配并扩展，将其中相似度分数最高的子图作为目标稠密点云；通过对局部稠密点云与目标稠密点云进行点云配准，获得移动机器人的重定位结果。
一种基于全域描述移动机器人定位方法

[发明专利]化学交换饱和转移稀疏图像重建稠密Z-谱图像方法及系统-CN202310319682.1在审
发明人：肖刚;延根;吴仁华;张晓磊;黄伟鹏 -专利权人：韩山师范学院
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01R33/561 文献下载
摘要：本发明提出一种化学交换饱和转移(CEST)稀疏图像重建稠密Z‑谱图像方法，包括：构建n‑pools Bloch–McConnell方程模型；利用构建的n‑pools Bloch‑McConnell方程模型模拟稀疏偏置频率的CEST Z‑谱以及稠密偏置频率的CEST Z‑谱；将稀疏偏置频率的CEST Z‑谱作为BiLSTM网络的输入，稠密偏置频率的CEST Z‑谱作为BiLSTM网络的输出，对BiLSTM网络进行训练，得到训练好的BiLSTM网络；在磁共振仪器采集的稀疏偏置频率的图像中抽取每个像素的CEST Z‑谱，输入训练好的BiLSTM网络，输出稠密偏置频率的CEST Z‑谱，实现稠密Z‑谱图像重建。本发明方法结合深度学习技术，利用模拟CEST Z‑谱的先验知识，基于BiLSTM网络模型来构建高质量的稠密偏置频率的CEST Z‑谱图像，方法简单且精度高。
化学交换饱和转移稀疏图像重建稠密方法系统

[发明专利]一种基于视觉惯性系统和置信度指导的无监督深度补全方法和系统-CN202310398539.6在审
发明人：霍炬;张瀚轩;刘琪;刘雪澄;薛牧遥;周建宝 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：方法包括：采用视觉惯性系统获取图像、稀疏深度地图和相机姿态；建立非指导稠密深度补全网络，非指导稠密深度补全网络处理稀疏深度地图，获取置信度和非指导稠密深度地图；指导深度补全网络处理置信度和非指导稠密深度地图，获取指导稠密深度地图；运动残差网络处理指导稠密深度地图、图像和相机运动位姿，获取平移残差矩阵；损失函数训练指导深度补全网络，获取指导深度补全网络训练模型；损失函数训练运动残差网络，获取运动残差网络训练模型
一种基于视觉惯性系统置信指导监督深度方法

[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN201811158834.X有效
发明人：白雪 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：得到形变网格；基于形变网格和稀疏网格确定目标控制点，目标控制点包括原始关键点和原始关键点形变后的关键点，原始关键点包括目标图像中的原始特征关键点和/或稀疏网格中位于背景区域的原始网格顶点；在目标图像中构建稠密网格，并通过目标控制点对稠密网格进行形变处理，得到形变稠密网格，从而通过形变稠密网格得到目标图像的形变图像，本发明能够快速生成稠密精细的形变网格，通过稠密精细的形变网格能够提高图像的渲染效果和渲染性能。
一种图像处理方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]一种用于二值稀疏矩阵的混合编码方法-CN202111053106.4有效
发明人：计卫星;高建花;王一拙;石峰 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： H04L69/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于二值稀疏矩阵的混合编码方法，包括：计算稀疏矩阵缩略图中连通域的数量，初步确定可能的稠密区域具体位置；根据每个稠密区域中黑色像素数占该区域边界矩形的比值判定稠密区域形状；将稀疏矩阵缩略图映射回原稀疏矩阵中，根据每个特定形状的稠密区域子矩阵中非零元占比，得到最终的稠密子矩阵；对稠密子矩阵进行反向编码；将原稀疏矩阵中其余零散分布的非零元组成一个超稀疏剩余子矩阵，并采用正向编码；将反向编码和正向编码结果求和，
一种用于稀疏矩阵混合编码方法

[发明专利]基于深度学习的双目近红外肢体静脉图像的三维重建方法-CN202010862866.9有效
发明人：齐鹏;唐笠轩;李卓凡 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的双目近红外肢体静脉图像的三维重建方法，包括：1：将静脉部分从原图中分割出；2：生成肢体的高精度全局稠密视差图集；3：把步骤2中获得的高精度全局稠密视差图中的静脉部分像素视差值分割出来，生成静脉稠密视差图数据集；4：利用对应的肢体静脉分割数据集和静脉稠密视差图数据集，对深度神经网络模型进行训练；5：将双目近红外肢体图像输入到深度神经网络模型中，生成与该组双目图像对应的静脉稠密视差图；与现有技术相比，本发明能够从双目近红外图像中实时地生成静脉稠密视差图，从而可以实时获取肢体静脉的三维模型和位姿信息，可供静脉穿刺机器人实时地调整规划运动轨迹。
基于深度学习双目红外肢体静脉图像三维重建方法

[发明专利]通过深度学习模型的疾病分类-CN202210245058.7在审
发明人：杨良河;曹文明;雷照盛;赵允恒;袁孟峰;司徒伟基 -专利权人：香港大学
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：CIS包含两个或多个稠密块，该稠密块包含一个或多个模块。在每个稠密块内，来自包含卷积层的在前模块的输出经由由预定义或可训练的阈值控制的门传输到包含卷积层的后续模块。CIS还包括在稠密块之间的过渡层，其能够操作链接到处于串联配置的连续稠密块对。CIS可用于计算机实现的方法中以用于基于对一个或多个CT医学图像的分析来增强肝细胞癌的诊断。
通过深度学习模型疾病分类

[发明专利]基于短程稠密连接和注意力机制的双流图像篡改定位方法-CN202211656271.3在审
发明人：林茂森;李昊东;黄继武 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于短程稠密连接和注意力机制的双流图像篡改定位方法，包括：构建基于短程稠密连接模块和注意力机制的双流图像篡改定位网络；对篡改定位网络进行训练，得到基于短程稠密连接和注意力机制的双流图像篡改定位模型本发明基于短程稠密连接和注意力机制构建网络，得到一种基于短程稠密连接和注意力机制的双流图像篡改定位网络，从而实现在进行图像篡改定位时同时兼顾篡改定位性能与检测效率的效果。
基于短程稠密连接注意力机制双流图像篡改定位方法

[发明专利]基于稠密目标特征学习的光学遥感图像目标检测方法-CN201810112426.4有效
发明人：焦李成;刘芳;程林;屈嵘;唐旭;陈璞花;古晶;郭雨薇;张梦旋;侯彪;杨淑媛 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-02-05 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稠密目标特征学习的光学遥感图像目标检测方法，主要解决现有技术中深层卷积导致小目标信息被过滤掉的问题。本发明的具体步骤如下：(1)搭建一个共25层的稠密目标特征网络并设置每层参数；(2)构造训练样本集和训练类标集；(3)获取稠密目标特征网络的深浅特征；(4)对稠密目标特征网络的深浅特征进行融合；(5)获取目标候选框特征集；(6)进行稠密池化；(7)构造测试样本集；(8)对测试样本集进行检测。
基于稠密目标特征学习光学遥感图像检测方法

[发明专利]一种降水数据的点云稠密化方法、系统、设备及介质-CN202211113458.9有效
发明人：瞿建华;郭雪星;范霖;陆小琳 -专利权人：北京华云星地通科技有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种降水数据的点云稠密化方法、系统、设备及介质，涉及气象观测领域。该方法包括：获取目标区域的降水数据；所述降水数据包括：降水率数据、经纬度数据和凝结高度层数据；根据所述降水数据生成三角网格表面模型；对所述三角网格表面模型进行点云下采样，得到稠密化点云数据；所述稠密化点云数据用于展示所述目标区域的降水云团本发明提供的降水数据的点云稠密化方法能够规避由于点云数据太过整齐而造成的分层、马赛克感，得到高质量且展示效果更好的稠密化点云。
一种降水数据稠密方法系统设备介质

[发明专利]数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111150375.2在审
发明人：姜翰青;盛崇山;侯欣如 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：获取利用图像采集设备对目标空间进行图像采集得到的全景视频；基于所述全景视频，生成所述目标空间的三维稠密模型；基于所述全景视频、以及所述图像采集设备在采集所述全景视频时的位姿，对所述三维稠密模型进行纹理映射，得到携带有纹理贴图的目标三维稠密模型；基于目标三维稠密模型，生成所述目标空间的全景漫游数据。
数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法、系统及存储介质-CN202010923012.7在审
发明人：侯宗庆;朱纯博;马可;李慧斌 -专利权人：西安西图之光智能科技有限公司
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于多监督稠密对齐的人脸检测方法、系统及存储介质，收集若干68点人脸稠密对齐数据集并进行预处理，得到训练数据；根据训练目标构建多监督检测模型，多监督检测模型的损失函数为多任务损失函数；通过训练数据对多监督检测模型进行训练本发明采用基于多监督稠密对齐的人脸检测方法，在基于深度学习的人脸检测算法中，引入了68点稠密对齐的关键点监督信息，通过多监督检测模型，有效利用了稠密标注的人脸关键点信息，改善了人脸检测的效果，对于68个面部关键点实现了准确定位
一种基于监督稠密对齐检测方法系统存储介质