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[发明专利]一种无需相机标定的主动式位姿快速重定位方法-CN201710176001.5有效
发明人：冯伟;孙济洲;田飞鹏;张乾;肖冬瑞 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G01C11/00 文献下载
摘要：一种无需相机标定的主动式位姿快速重定位方法：判断是否符合设定的重定位标准，如果符合重定位标准，结束流程；否则进入下一步骤：计算单应变换矩阵H，是提取当前图像与参考图相匹配的特征点对，根据所提取的特征点对计算单应变换矩阵H；根据求解后的单应变换矩阵H动态更新指示框；根据动态更新后的指示框，提到调整控制摄像机六个自由度运动的指标，所述的六个自由度包括：抬头/低头、左转/右转、左摆/右摆、左移/右移、上移/下移、前移/后移；根据调整控制摄像机六个自由度运动的指标进行相机位姿调整；重复步骤上述过程，直到符合重定位标准，结束。本发明实时性好、灵活性高、定位精度较高、对光照条件不敏感、适用于室内外各种工作环境。
一种无需相机标定主动式位姿快速定位方法

[发明专利]一种无需手眼标定的相机六自由度位姿精确重定位方法-CN201611140264.2有效
发明人：冯伟;孙济洲;张乾;田飞鹏;韩瑞泽 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-12-12 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G01C11/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种无需手眼标定的相机六自由度位姿精确重定位方法，用于同一场景多次拍摄过程中，未知手眼标定的情况下，对拍摄相机进行精确重定位，准确恢复上一次拍摄时相机的位置和朝向。本方法根据首次定位时拍摄的图像及记录的相机信息，通过首次拍摄图像与当前相机位置拍摄图像做相机位姿差异计算，对相机先后进行三个自由度的旋转和平移，交替进行上述操作，直至首次相机位置与当前相机位置的旋转量和平移量差异收敛至误差精度范围内，从而完成相机的精确重定位工作。本方法不需要手眼标定信息，具有更强的工作环境适应性；具有重定位精度高、具有严格收敛保证、无需手眼标定、环境适应能力强以及算法复杂度低、实时响应等优点。
一种无需手眼标定相机自由度精确定位方法

[发明专利]场景和光照变化条件下的图像高精度配准方法-CN201611080132.5有效
发明人：冯伟;孙济洲;田飞鹏;张乾;周策 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-11-30 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种场景和光照变化条件下的图像高精度配准方法，步骤包括：相机重定位、L与F的初始化、照明校正、相机几何位置校正。本发明提出了多尺度低秩显著性检测方法，并通过运用基于GMM的协同显著性先验，将多尺度低秩显著性检测推广到多幅图像协同显著性检测中，以检测多幅图像中出现的相同或相似的区域。与传统的显著性检测方法相比，本发明所提出的低秩多尺度超像素融合算法解决了尺度选择困难的问题，并取得了更可靠的显著性检测结果。
场景光照变化条件下图像高精度方法

[发明专利]基于混合变换的图像拼接方法-CN201811447235.X在审
发明人： 孙济洲;崔晨;刘世光 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理领域，为提出解决非重叠区域过度形变问题的技术方案，使得到的拼接图像在整体形状上有更好的效果。为此，本发明采取的技术方案是，基于混合变换的图像拼接方法，首先针对n幅无序的输入图像，分别提取SIFT，尺度不变一致性特征)特征点并匹配，对每一幅图像选取所有与之有重叠区域的待拼接图像，然后使用移动的直接线性变换Moving‑DLT结合网格划分估计每个网格的局部投影变换矩阵，然后筛选得到最优的全局相似变换矩阵，接下来将全局相似变换矩阵与局部投影变换矩阵相结合进行混合变换，最后进行多频段融合，最终实现全景图像的自动拼接。本发明主要应用于数字图像处理场合。
矩阵数字图像处理变换矩阵局部投影图像拼接相似变换网格拼接图像非重叠区域全景图像输入图像图像选取线性变换整体形状重叠区域自动拼接形变多频段特征点全局匹配尺度筛选融合移动应用

[发明专利]一种基于图像配准进行场景微变检测方法-CN201711409311.3在审
发明人：冯伟;孙济洲;王小伟;柴勃隆;田飞鹏;孙胜利 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-12-22 - 公布日： 2018-07-10 - 主分类号： G06T7/37 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图像配准进行场景微变检测方法，该方法采用如下步骤，步骤1，选取参考图像y和当前图像x；步骤2，对参考图像y和当前图像x进行光照、光流的数据初始化生成光照单应变换矩阵；步骤3，对参考图像y和当前图像x进行光照校正；步骤4，对参考图像y和当前图像x进行相机几何校正；步骤5，对参考图像y和当前图像x进行微变化检测；步骤6，令n＝n+1，判断n是否满足N，如果N＝n则进行下一步；否则返回步骤3；步骤7，将所述步骤5中获得的微变化区域通过mask图像示出，该方法实现不同光照不同位姿下的图像配准。
参考图像图像图像配准光照场景数据初始化变化检测变化区域变换矩阵光照校正几何校正检测光流位姿相机返回

[发明专利]一种交互式古代壁画病害标识方法-CN201410841360.4有效
发明人：冯伟;孙济洲;张屹峰;黄睿 -专利权人：天津大学
申请日： 2014-12-30 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种交互式古代壁画病害标识方法，所述方法包括以下步骤：(1)用户交互式框选区域使用字典训练方法训练本地的目标字典与非目标字典；(2)使用超像素方法对目标图像进行超像素化；(3)建立贝叶斯模型对每个超像素标识；(4)如果标识结果没有达到理想状态，用户交互式框选区域重新训练本地目标字典或者非目标字典，返回步骤(3)。本发明将基于超像素和稀疏编码的用户交互技术图像区域识别应用到壁画病害识别当中，在保证结果的前提下，速度提升103倍。因此本发明能够有助于提高壁画不同病害识别的效率，同时提高识别古代壁画病害准确度。
字典古代壁画病害用户交互式框选区域像素贝叶斯模型准确度壁画病害标识结果病害识别技术图像理想状态目标图像区域识别速度提升稀疏编码像素标识用户交互字典训练像素化与非壁画返回应用保证

[发明专利]一种基于全局字典特征的古代壁画病害标识方法-CN201410843650.2有效
发明人：冯伟;孙济洲;张屹峰;黄睿 -专利权人：天津大学
申请日： 2014-12-30 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局字典特征的古代壁画病害标识方法，所述方法包括以下步骤使用字典训练方法对原始壁画图像，根据事先标识的真值图像，由病害区域和非病害区域使用在线字典学习方法，分别训练出病害字典与非病害字典；使用超像素方法对目标图像进行超像素化；建立贝叶斯模型对每个超像素块标识。本发明提出的使用超像素和稀疏编码能够更加快速有效的进行图像分割。在古代壁画图像的病害分割中，使用相同的贝叶斯模型，基于超像素的稀疏编码能够使算法运行速度提高103倍，接近实时分割。
一种基于全局字典特征古代壁画病害标识方法

[发明专利]一种应用于GPU中的幂指数运算装置和运算方法-CN201210019688.9有效
发明人：魏继增;李炳超;常轶松;郭炜;孙济洲 -专利权人：天津大学
申请日： 2012-01-21 - 公布日： 2017-09-29 - 主分类号： G06F7/552 文献下载
摘要：本发明涉及集成电路领域，特别是公开了一种应用于GPU中的幂指数运算硬件装置和运算方法第一步，计算log2cosθ第二步，计算xlog2cosθ；第三步，计算2mul_result；第四步，得到2mul_result之后，就可以用IEEE754单精度浮点数表示cosxθ的近似值。与现有技术相比，本发明能够在满足嵌入式系统因为空间大小和功耗而受限制的计算能力的同时，快速而又比较准确的图形处理单元完成Phong模型中的高光计算，为集成电路的设计提供了具有更好的图形处理能力的嵌入式系统设计。
一种应用于 gpu 中的指数运算装置方法

[发明专利]一种基于近红外高光谱的壁画起甲病害评估方法-CN201510040850.9有效
发明人：孙美君;张冬;王征;孙济洲 -专利权人：天津大学
申请日： 2015-01-27 - 公布日： 2017-06-27 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于近红外高光谱的壁画起甲病害评估方法，所述壁画起甲病害评估方法包括以下步骤通过近红外高光谱成像系统获取特定壁画在数百个连续的不同光谱波长下的图像；通过肉眼观察定位，寻找到壁画中处于不同严重程度起甲病害的关键位置，并在对应的高光谱图像中相应的位置进行标记，提取光谱数据作为起甲程度的病害光谱标准库；对高光谱数据进行存储与预处理；对光谱特征数据提取与分析。本发明通过对壁画近红外高光谱图像的获取以及光谱特征提取与分析，实现对壁画起甲病害的分布与严重程度的可视化显示。操作过程简单，所得数据可靠性高。同时为非接触式成像，不损坏壁画表面。
一种基于红外光谱壁画病害评估方法

[发明专利]一种基于稀疏光照采样的场景光度遮挡计算方法-CN201710007991.X在审
发明人：冯伟;孙济洲;张乾;尚亚飞;马雨薇 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-01-05 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06T15/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏光照采样的场景光度遮挡计算方法，包括以下步骤选择稀疏光照采样场景作为输入图像，建立输入图像中像素的实际分布模型和理论分布模型；构建相对熵模型和相对熵能量函数；对相对熵能量函数进行最小化求解，得到输入图像中物体表面的反照率和方向光的强度值的乘积，确定出输入图像中物体表面的反照率；根据期望模型确定输入图像的环境光遮蔽。本发明利用少量的输入图像，通过对图像中每个像素点进行统计，求得所有像素点的概率分布情况，根据实际观测的概率分布情况估计像素点的理论分布情况，根据最小化相对熵模型得到最优的理论分布，求得输入图像的反照率，通过期望模型计算出图像场景的环境光遮蔽。
一种基于稀疏光照采样场景光度遮挡计算方法

[发明专利]一种大俯仰角相机平台的自平衡控制方法-CN201611032349.9在审
发明人：冯伟;孙济洲;王小伟;柴勃隆;张乾;孙胜利 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-11-22 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G05D3/12 文献下载
摘要：本发明公开一种大俯仰角相机平台的自平衡控制方法，俯仰角的控制方法为预设俯仰角度允许误差值和粗细调节转换临界角度值以及俯仰角慢调节临界值，控制器根据俯仰角度传感器的测量信号控制两个舵机的运行当根据俯仰角度传感器测得的角度值与目标角度值之间的角度偏差大于俯仰角度允许误差值时，若角度偏差大于等于粗细调节转换临界角度值，则采用粗调舵机，按照比例调节策略进行大范围快速调节，若角度偏差小于粗细调节转换临界角度值，则采用微调舵机进行调节，且当角度偏差大于慢调节临界值时，微调舵机按照比例调节方式进行调节，当小于慢调节临界值时，微调舵机按照慢调节方式进行调节。本发明具有调整精度高的特点。
一种俯仰相机平台平衡控制方法

[发明专利]一种基于低秩多尺度融合的图像显著性检测方法-CN201611110790.4在审
发明人：冯伟;孙济洲;黄睿;刘烨 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-12-06 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于低秩多尺度融合的图像显著性检测方法，其技术特点包括对输入的图像进行单尺度显著性检测；对单尺度显著性检测后的图像进行多尺度显著性融合处理，得到融合显著性图；对多尺度显著性融合处理后的融合显著性图进行显著性细化处理，得到最终的协同显著性图像。本发明将基于低秩矩阵恢复的显著性检测方法和多尺度显著性融合的方法应用到了显著性检测中，并通过运用基于GMM的协同显著性先验，将多尺度低秩显著性检测推广到多幅图像协同显著性检测中，以检测多幅图像中出现的相同或相似的区域，解决了尺度选择困难的问题，取得了更可靠的显著性检测结果，有助于进一步提高显著性检测的处理能力。
一种基于低秩多尺度融合图像显著检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的高精度图像模糊检测方法-CN201611266343.8在审
发明人：冯伟;孙济洲;万亮;黄睿;范铭源 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-12-31 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的高精度图像模糊检测方法，包括如下步骤步骤一，建立深度卷积神经网络模型CNN和初始化，并向其输入检测图像；步骤二，所述深度卷积神经网络模型对需要检测图像选取不同s个尺度获得不同尺度的图像块；步骤三，所述深度卷积神经网络模型按照六种卷积层对步骤二中所述图像块进行特征提取获得单尺度模糊图步骤四，所述深度卷积神经网络模型对不同的所述单尺度模糊图进行多次融合处理输出模糊图，该方法是将深度卷积神经网络应用到图像模糊检测问题中，以精确地检测出图像中的模糊区域为目标。
一种基于深度学习高精度图像模糊检测方法

[发明专利]一种相机云台系统-CN201611031429.2在审
发明人：冯伟;孙济洲;王小伟;柴勃隆;张乾;孙胜利 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-11-22 - 公布日： 2017-03-15 - 主分类号： F16M11/12 文献下载
摘要：本发明公开一种相机云台系统，包括水平方向的旋转调整装置、俯仰方向的旋转调整装置、用于测量俯仰方向旋转角度的俯仰传感器和控制器，俯仰方向的旋转调整装置固定在水平方向的旋转调整装置上，其特征在于，俯仰方向的旋转调整装置采用粗细两级旋转调整结构，包括俯仰方向的活动支架1、固定在活动支架1端部的平台，粗调舵机7和所对应的粗调摇臂6、微调舵机3和所对应的微调摇臂4，粗调摇臂6和微调摇臂4之间通过拉杆5刚性连接；微调舵机3固定在平台上，粗调舵机7比微调舵机3的马力大，控制器用于根据俯仰传感器的测量信号控制两个舵机的运行。本发明具有调整精度高的特点。
一种相机系统

[发明专利]一种相机云台俯仰角的控制方法-CN201611032340.8在审
发明人：冯伟;孙济洲;王小伟;柴勃隆;张乾;孙胜利 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-11-22 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G05D3/12 文献下载
摘要：本发明公开一种相机云台俯仰角的控制方法当根据俯仰传感器测得的角度值与目标角度值之间的角度偏差大于允许误差值时，若角度偏差大于粗细调节转换临界角度值，则采用粗调舵机，按照比例调节策略进行大范围快速调节，若角度偏差小于粗细调节转换临界角度值，则采用微调舵机进行调节，且当角度偏差大于慢调节临界值时，微调舵机按照比例调节方式进行调节，当小于慢调节临界值时，微调舵机按照慢调节方式进行调节。本发明具有调整精度高的特点。
一种相机俯仰控制方法

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