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[发明专利]极线几何约束的鱼眼相机标定方法-CN202110746242.5在审
发明人：周国清;谢永繁;宋汝昊;王庆阳 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了极线几何约束的鱼眼相机标定方法，实施步骤如下：首先建立室内三维标定场，测量人工标志点的三维坐标以及鱼眼图像坐标，然后通过鱼眼相机与传统光学相机投影函数的关系确立鱼眼图像点与透视投影图像点的关系，用Levenberg‑Marquardt(LM算法)最小化误差，解算鱼眼图像点与空间三维坐标点的最优投影变换矩阵和基本矩阵；接着将径向畸变与切向畸变模型加入极线几何约束式，以牛顿法求解出径向与切向畸变参数最后计算鱼眼图像点与空间三维坐标点投影变换矩阵以及基本矩阵，分解投影变换矩阵，得到内外方位元素。本发明方法能计算出鱼眼相机的内参数，提高内参数的求解精度。
几何约束相机标定方法

[发明专利]评价预测设备、评价预测方法和程序-CN201110139901.5无效
发明人：关野正志 -专利权人：索尼公司
申请日： 2011-05-24 - 公布日： 2011-11-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：评价预测设备包括：估计部分，被配置为定义多个第一潜在向量、多个第二潜在向量、评价值、多个第一特征向量、多个第二特征向量、第一投影矩阵以及第二投影矩阵，表示第一潜在向量和第二潜在向量，并使用第一特征向量、第二特征向量和已知的评价值作为学习数据进行贝叶斯估计，并且计算包括第一潜在向量、第二潜在向量、第一投影矩阵和第二投影矩阵的参数组的后验分布；以及预测部，被配置为基于参数组的后验分布，计算未知的评价值的分布
评价预测设备方法程序

[发明专利]用于旋转弹的横滚角的计算方法-CN201510888687.1有效
发明人：黄磊;王根勇;刘聪;李学风 -专利权人：北京健德乾坤导航系统科技有限责任公司
申请日： 2015-12-08 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G01C1/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种用于旋转弹的横滚角的计算方法，包括：建立弹体坐标系和导航坐标系；控制旋转弹的弹体根据所述弹体坐标系和导航坐标系以预设弹体姿态角转动；根据所述弹体转动的弹体姿态角建立旋转矩阵，并根据所述旋转矩阵计算所述旋转弹的旋转弹姿态矩阵；设置地磁在参考系中的投影，根据所述地磁在参考系中的投影、旋转矩阵和旋转弹姿态矩阵计算横滚角。本发明以地磁计算横滚角的方法，可使测量范围较大，不会产生漂移，提高了测量精度。
用于旋转横滚角计算方法

[发明专利]X射线测量装置的校准方法-CN202110724806.5在审
发明人：今正人;真家洋武;佐佐木诚治;宫仓常太 -专利权人：株式会社三丰
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G01B15/04 文献下载
摘要：本发明提供一种X射线测量装置的校准方法，包括以下工序：载置工序，将校准治具载置于旋转台；特征位置计算工序，向校准治具照射X射线，根据X射线图像检测器的输出来确定重心位置；变换矩阵计算工序，根据重心位置和已知的相对位置间隔，来计算投影变换矩阵；旋转检测工序，使旋转台以规定角度旋转2次以上，重复进行特征位置计算工序和变换矩阵计算工序；以及中心位置计算工序，基于投影变换矩阵来计算旋转台的旋转中心位置。由此，能够通过简单的工序容易地计算将被测定物以能够旋转的方式载置的旋转台的旋转中心位置。
射线测量装置校准方法

[发明专利]一种基于光谱角度的高光谱图像目标特征提取方法-CN202011188705.2有效
发明人：孙康;陈金勇;李方方;王敏;帅通;王士成 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：其包括以下步骤：计算高光谱图像的协方差矩阵和均值光谱；计算投影均值光谱和投影目标光谱；从投影均值光谱和投影目标光谱中依次去除每个元素，形成新的投影均值光谱和投影目标光谱，并计算其光谱角度；搜索具有最大光谱角度的投影均值光谱和投影目标光谱，将其替换原投影均值光谱和投影目标光谱；更新当前剩余的特征数目，直至特征数目达到要求。本发明通过协方差矩阵的引入，对均值光谱和目标光谱进行投影，在突出目标信息的同时，对背景进行了压制，从而能够获取目标与背景最大区分的波段，提高了高光谱图像目标提取的精度。
一种基于光谱角度图像目标特征提取方法

[发明专利]一种摄像机畸变逐像素标定方法-CN202110819872.0有效
发明人：李稚雪;程丹丹;郑钦洪 -专利权人：杭州先奥科技有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种摄像机畸变逐像素标定方法，该方法如下：对拍摄标定板图片、标准标定板图片及其掩膜进行数字图像相关计算，并根据计算结果提取控制点，对摄像机内参和外参进行初始估计；将虚拟标定板和虚拟掩膜板投影到图像上，对投影结果和标定板图片进行数字图像相关计算，以计算得到的映射矩阵中非零值的均方差作为目标函数，以摄像机内参和外参作为优化变量进行优化计算；利用摄像机内参和外参最优值将虚拟标定板和虚拟掩膜板投影到图像上，对投影结果和标定板图片进行数字图像相关计算，取计算得到的映射矩阵中每个元素在各组映射矩阵中非零值的平均值作为每一点的畸变量，得到畸变矩阵。
一种摄像机畸变像素标定方法

[发明专利]一种基于噪声抑制的无监督数据降维方法-CN202011567582.3在审
发明人：王靖宇;王林;聂飞平;李学龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-12-26 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于噪声抑制的无监督数据降维方法，首先初始化全局散度矩阵、图矩阵、投影矩阵、拉普拉斯矩阵及正则化参数，然后更新矩阵F，再更新投影矩阵P，重复迭代直到目标函数收敛，实现无监督数据降维。本发明减小了计算复杂度，加快了运算时间，可以实现对高位数据快速、有效的降维。
一种基于噪声抑制监督数据方法

[发明专利]基于物联网的可控制均匀投影方法、装置、设备及介质-CN202211176529.X有效
发明人：叶明;余艳;牛丰勤 -专利权人：南京三头牛电子科技有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： H04N9/31 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，揭露一种基于物联网的可控制均匀投影方法、装置、设备及介质，所述方法包括：利用光学传感器采集投影屏幕中的投影图像，将投影图像传输至投影检测设备，识别投影属性；利用亮度提取网络提取投影图像中的投影亮度特征，利用色度提取网络提取投影图像中的投影色度特征；构建亮度特征矩阵与色度特征矩阵，对投影亮度特征与投影色度特征进行特征融合处理；计算投影融合特征的投影均匀指数，计算投影图像的均匀控制指数，配置投影图像的均匀控制关系；将均匀控制关系传输至投影仪器中，对投影图像进行投影均匀控制，得到投影图像的均匀控制结果。本发明可以增强对图像投影的均匀控制，提高图像投影的展示效果。
基于联网控制均匀投影方法装置设备介质

[发明专利]基于判别稀疏保持嵌入的非约束人脸图像降维方法-CN201710969275.X有效
发明人：童莹;田亚娜;陈瑞;曹雪虹 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2017-10-17 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种基于判别稀疏保持嵌入的非约束人脸图像降维方法，通过1)计算样本重构关系矩阵W，在计算样本稀疏重构关系时，引入类别标签，分别构建类内重构关系矩阵和类间重构关系矩阵，并且在稀疏重构阶段增加类内、类间紧凑度约束，有效增大待测样本与同类样本的重构关系，而减弱待测样本与异类样本的重构关系；2)计算低维投影矩阵P，计算低维投影矩阵时，增加全局约束因子，不仅考虑了样本的局部稀疏关系，也考虑了全局分布特性，进一步削弱异类伪近邻样本对低维投影的干扰，更准确挖掘出隐藏在复杂冗余数据中的低维流形本质结构；3)实现高维样本数据的低维线性映射；该方法大大提高非约束环境下人脸识别的准确性。
基于判别稀疏保持嵌入约束图像方法

[发明专利]一种基于弧形幕先验信息的逐像素映射投影几何校正方法-CN202110052239.3有效
发明人：赵艳明;舒坦;牛力丕;李朝晖;张震;李绍彬;蒋伟 -专利权人：中国传媒大学
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明提供一种基于弧形幕先验信息的逐像素映射投影几何校正方法，包括以下步骤：“相机‑投影机”系统进行自标定，得到投影机内参矩阵和照相机的内参矩阵，以及投影机相对照相机的外参矩阵；对弧形幕待投影区域的顶点进行标记，得到弧形幕标记顶点，并计算弧形幕标记顶点三维坐标；测量所述弧形幕待投影区域的物理尺寸，并根据所述弧形幕标记顶点三维坐标及投影机图像分辨率得到弧形幕待投影区域点三维坐标；根据所述投影机内参矩阵、所述外参矩阵及所述弧形幕待投影区域点三维坐标对待投影图像进行预畸变，得到预畸变后的待投影图像，完成弧形幕投影几何校正。本发明不需要在弧形幕上拉网格，降低了大尺度弧形幕投影几何校正工程实施难度。
一种基于弧形先验信息像素映射投影几何校正方法

[发明专利]一种基于随机投影哈希的神经网络压缩方法及系统-CN201910892214.7在审
发明人：沈明珠;徐毅;刘祥龙 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机投影哈希的神经网络压缩方法及系统。该方法包括如下步骤：在前向传播中，将每个神经网络层的输入特征图和权重矩阵通过投影矩阵进行压缩，计算输出特征图；在后向传播中，根据输出特征图计算神经网络的损失函数，并通过损失函数计算每层的输入特征图和权重矩阵的梯度值；根据第一层的权重矩阵的梯度值更新权重矩阵。
权重矩阵神经网络输出特征输入特征损失函数个性化定制前向传播随机投影投影矩阵压缩因子压缩第一层图计算压缩率准确率哈希后向更新传播

[发明专利]一种基于正交指数局保投影的高光谱图像特征提取方法-CN201910294180.1在审
发明人：祝磊;胡奇峰;王棋林 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于正交指数局保投影的高光谱图像特征提取方法。本发明如下：一、将被提取高光谱数据集分为拟定样本集和扩展样本集。二、根据训练样本集构建k近邻域图。三、分别构建类内权重矩阵集合和类间权重矩阵。四、构建目标函数。五、归一化相似度矩阵。六、计算两个归一化相似度矩阵的矩阵指数。七、确认投影矩阵。八、获取正交投影矩阵。九、训练SVM模型，并验证正交投影矩阵是否可靠。十、利用正交投影矩阵将具有高维度的扩展样本集映射到维数为d的低维空间中。将降维后的扩展样本集放入训练好的SVM模型中进行分类识别。本发明引入了矩阵指数来获取更丰富有效的样本信息，有效地解决了“小样本”问题。
样本集正交投影矩阵构建高光谱图像相似度矩阵矩阵指数权重矩阵特征提取归一化正交投影高光谱数据训练样本集低维空间分类识别目标函数投影矩阵样本信息小样本有效地映射放入高维降维维数集合验证引入

[发明专利]一种基于OpenGL的目标光场创建方法-CN201811109047.6在审
发明人：刘浩;曾超;魏爽;贾利红 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于OpenGL的目标光场创建方法，包括以下步骤：OpenGL读取计算机三维模型数据；通过OpenGL模型矩阵将模型坐标转换为世界坐标；通过OpenGL视图矩阵将世界坐标转换为相机坐标；通过OpenGL投影矩阵将相机坐标转换为投影图像坐标；OpenGL依照投影图像坐标对投影图像进行绘制并完成存储。该方法不仅能够实现三维场景的实时光场获取、映射和计算，大幅度提高算法的速度和准确性，而且无须使用相机对目标光场进行过采样，使用起来也更加方便。
目标光场投影图像相机世界坐标读取三维模型数据模型矩阵模型坐标三维场景视图矩阵投影矩阵坐标转换过采样转换映射光场算法创建存储绘制计算机

[发明专利]多层介质的探地雷达并发后向投影成像方法及装置-CN202310583118.0在审
发明人：任强;王成浩;冯温雅;王民江;程星;雷文太;王义为 -专利权人：中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所）;中南大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供了一种多层介质的探地雷达并发后向投影成像方法及装置，方法包括：根据探测区域设定成像区域并进行离散化获得三维成像矩阵，根据探测区域介质分布，将三维成像矩阵划分为与探测区域介质层数相等的多个子成像矩阵；根据探测区域介质层数创建线程池，线程池的核心线程数与最大线程数与探测区域介质层数相等；通过线程池中各线程根据探地雷达的回波数据并发对对应的子成像矩阵进行后向投影成像运算，获取各子成像矩阵中各成像单元的成像值；对三维成像矩阵进行归一化并成像，获得并发后向投影成像结果。通过以上方式，本发明能够降低了传统后向投影成像算法中在多层介质背景下电磁波传播路径的计算复杂度，大幅缩短三维成像的计算时间。
多层介质雷达并发投影成像方法装置

[发明专利]一种非正交投影与广义旁瓣对消器相融合的超声成像方法-CN202210002645.3在审
发明人：王平;李倩文;罗汉武;李剑;李昉;罗辞勇;王朝龙;林楠;崔士刚;刘秀丽;郝建国;梁家祺;王慧悦;阎鑫龙;武超;陈靖翰;沈悦 -专利权人：重庆大学;国家电网有限公司;国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司;重庆东电通信技术有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G01S15/89 文献下载
摘要：本发明涉及一种非正交投影与广义旁瓣对消器相融合的超声成像方法，属于超声成像领域；该方法包括：S1：对超声阵元接收的回波信号放大、AD转换和滤波预处理，得到超声回波数据，再将每个收发孔径得到的数据存入数据表T中；S2：计算每个像素点所对应的样本协方差矩阵；S3：根据信号子空间构造新的矩阵SA来近似干扰噪声方向矩阵的正交投影矩阵；S4：利用期望方向向量构成的子空间和矩阵SA计算得到非正交投影矩阵；S5：利用非正交投影矩阵将权值再次投影，得到新的自适应权值；S6：对单帧成像数据进行空间复合得到最终的超声图像数据；该方法能够在维持图像分辨率的基础上
一种正交投影广义对消融合超声成像方法