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[发明专利]大视场高分辨光场显微系统校正方法和装置-CN202110854589.1有效
发明人： 戴琼海;吴嘉敏;何继军 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请提出了一种大视场高分辨光场显微系统校正方法和装置，涉及计算机图形学和计算机视觉技术领域，其中，该方法包括：采集标定板多个轴向位置处的光场图像；采集未加入标定板的白光场图像；采集噪声图像；对白光场图像和噪声图像进行处理，得到光场解码参数；使用光场解码参数对光场图像进行解码，得到4维光场数据；使用多个轴向位置处的光场图像对应的4维光场数据校正成像系统畸变。采用上述方案的本申请利用不同轴向位置标定板光场图像实现大视场光场校正，缓解了大视场光场存在成像畸变影响，改善了大视场高分辨光场显微三维重建结果。
视场分辨显微系统校正方法装置

[发明专利]一种基于RGB三通道信息融合的光场图像去散射方法-CN201910228761.5有效
发明人：金欣;王枭宇;季向阳;戴琼海 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2019-03-25 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RGB三通道信息融合的光场图像去散射方法，包括：A1、从沿像面二自由度等间隔采集到的彩色散射光场图像集中，提取每幅图像的R、G、B三通道的散射干扰；A2、对于每幅图像，融合其R、G、B三通道的散射干扰，形成每幅图像基于RGB三通道一致的散射干扰矩阵；A3、对于每幅图像，根据散射干扰矩阵，消除图像的散射干扰，并利用基于RGB三通道数据的归一化处理实现颜色恢复；得到去散射干扰的彩色光场图像集；A4、对所述彩色光场图像集，利用光场重聚焦的方法进行重建，恢复出待观测目标物的图像。本发明能实现快速有效的散射目标物彩色重建，解决了原有相关光场去散射方法无法应用到RGB三通道场景及颜色恢复存在严重色差的问题。
一种基于 rgb 通道信息融合图像散射方法

[发明专利]一种大体积散射样本快速扫描三维成像方法及装置-CN202110773712.7在审
发明人： 戴琼海;陈一帆;熊博;张安科;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请提出一种大体积散射样本快速扫描三维成像方法和装置，其中，方法包括：对样本进行成像，获得样本在不同方向的光场图像，将光场图像重排得到不同角度下的子孔径图像，通过计算仿真得到光场成像系统的点扩散函数，根据点扩散函数，并基于子孔径图像，使用相差估计同步重建算法进行三维重建。本发明通过采用上述方法，可以快速的对于大体积样本进行原位快速三维成像，通过多角度的像差估计可以获取样本的三维折射率分布，最终重建得到去除相差的三维重建结果。
一种体积散射样本快速扫描三维成像方法装置

[发明专利]模拟树突棘变化的神经网络架构的构建方法和装置-CN202110802736.0在审
发明人：郭雨晨;戴琼海;丁贵广 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提出了一种模拟树突棘变化的神经网络架构的构建方法，包括：使用神经网络模拟高等动物出生时大脑中的树突棘，使用邻接矩阵储存神经网络的权重，生成权重矩阵；对权重矩阵进行初始化，模拟高等动物成长发育时大脑中的树突棘的剪枝过程，生成初始化后的权重矩阵；获取训练样本，并将训练样本分为若干组，每组包含相同数量的训练样本；将若干组中的每一组输入初始化后的权重矩阵中进行训练，模拟高等动物的学习过程，生成训练好的权重矩阵；将训练好的权重矩阵转换为真实网络架构，真实网络架构表示高等动物经过学习后的大脑的树突棘。本申请可以用于有监督的图像识别任务，并且针对不同问题可以训练出合适的神经网络架构，具备较强自适应性。
模拟树突变化神经网络架构构建方法装置

[发明专利]用于扫描光场成像系统的镜头标定方法及装置-CN202110792338.5有效
发明人：方璐;吴嘉敏;郭钰铎;戴琼海;邓超 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于扫描光场成像系统的镜头标定方法和装置，该方案包括：采集包含不同角度信息的多个光场原始图像；将多个光场原始图像划分为中心视角图像和非中心视角图像，将每个中心视角图像与每个非中心视角图像两两配对形成图像对，并获取图像对不同阶像差的全局分布；根据图像对不同阶像差的全局分布，生成非全局一致的点扩散函数，并根据非全局一致的点扩散函数的求解对镜头进行标定。上述方案可以根据获得光学镜头的不同阶像差的全局分布生成非全局一致的点扩散函数，并根据非全局一致的点扩散函数的求解对镜头进行标定，进而快速通过计算方式获得衍射极限成像结果，实现全局的像差矫正需要花费大量的计算资源与计算时间。
用于扫描成像系统镜头标定方法装置

[发明专利]基于扫描光场的视觉雷达成像系统和方法-CN202111046353.1在审
发明人：吴嘉敏;戴琼海;李鹏;裴承全;邬京耀;蔡宇麟 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G01S17/894 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于扫描光场的视觉雷达成像系统和方法，涉及光场成像与雷达探测技术领域，包括发射模块、扫描光场探测模块、计算重建模块，其中，发射模块，包括光源和扩束镜，用于对目标场景各个部分的均匀照射；扫描光场探测模块，包括普通成像模块、微透镜阵列扫描模块、中继成像镜组以及相机阵列，用于将检测到的微弱光信号在像感器面上记录为多维耦合的原始数据，生成光场图像；计算重建模块，用于对光场图像进行三维场景重建，在补偿光场系统空间分辨率损失的同时保留原有的视角信息量。本申请在保证视角分辨率、空间分辨率精度较高的同时，能够在恶劣环境下对目标场景进行实时三维重建，有效提升了雷达成像系统的分辨性能。
基于扫描视觉雷达成像系统方法

[发明专利]基于结构光照明的超分辨扫描光场成像系统和方法-CN202111023576.6在审
发明人： 戴琼海;卢志;刘文辉;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：本申请提出一种基于结构光照明的超分辨扫描光场成像系统和方法，包括：结构光照明模块用于生成正弦周期的照明调制；成像镜头用于放大目标样本并成像于二维扫描系统的图像平面上；二维扫描系统用于在频域平面内旋转光路角度，以亚像素平移图像平面，同时匹配物镜和微透镜阵列之间的数值孔径并放大或缩小图像平面；微透镜阵列用于在后焦平面上调制不同的光束；图像传感器用于记录多个调制图像；控制系统用于同步触发结构光照明模块、二维扫描系统和图像传感器；重建模块用于获取图像传感器记录的多个调制图像，并通过三维重建算法、频域融合算法实现超分辨三维成像。本申请具有结构简单、成本低、适用于活细胞显微观测、多细胞器互作观测等优点。
基于结构照明分辨扫描成像系统方法

[发明专利]一种基于内容自适应的光场视频编码方法-CN201911399373.X有效
发明人：金欣;涂望;李羚俊;颜成钢;戴琼海 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： H04N19/107 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于内容自适应的光场视频编码方法，方法包括：选取所述光场图像中的子图像的中心视点子图像和相邻子图像；对中心视点子图像进行编码后与所述相邻子图像的光场视频相减得到残差视频；根据残差视频在帧之间的相关性值R1的绝对值与相关性阈值τ的关系，将残差视频重排序为空域残差视频或者继续计算残差视频中的残差子图像在帧之间的残差能量值E1及在残差子图像之间的残差能量值E2，并选择相应的编码方法。本发明为残差视频自适应地从空域多视图编码方法和时域多视图编码方法中选择更好的方法，减小了残差视频的编码码流，提高了编码效率，进而提高了光场视频的编码效率。
一种基于内容自适应视频编码方法

[发明专利]海洋鱼类三维图像获取及处理方法、装置、设备及介质-CN201811025024.7有效
发明人：方璐;王好谦;戴琼海;王丹 -专利权人：清华-伯克利深圳学院筹备办公室
申请日： 2018-09-04 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种海洋鱼类三维图像获取及处理方法、装置、设备及介质，该方法包括：通过水下成像装置获取目标海洋区域的第一二维图像、第二二维图像、第三二维图像以及深度图，根据第一二维图像以及第二二维图像获取视差图，根据第三二维图像对深度图进行校正，获取校正后的深度图，根据视差图以及校正后的深度图，对各条鱼的深度信息进行校正，确定各条鱼的校正后的深度信息，并获取包括各条鱼的三维信息的目标图像，采用深度学习方法，根据目标图像，确定各条鱼的属性，降低了鱼群分布信息获取的成本，提高了鱼群分布信息获取的准确率。
海洋鱼类三维图像获取处理方法装置设备介质

[发明专利]动态纹理的建模方法及系统-CN201910899828.8有效
发明人：徐枫;郑成伟;娄昕;杨东;吕晋浩;戴琼海 -专利权人：清华大学;中国人民解放军总医院
申请日： 2019-09-23 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态纹理的建模方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：获取物体静止时的第一纹理变化值和关键运动时的第二纹理变化值；利用运动相似性的度量方法对所述第一纹理变化值和所述第二纹理变化值进行处理，得到任意运动下的动态纹理。本发明实施例的方法，通过组线性基来表达物体随运动而变化的纹理，以使得三维模型拥有更好的表达效果。
动态纹理建模方法系统

[发明专利]基于TCSPC的全息雷达三维成像方法和装置-CN202110957635.0在审
发明人： 戴琼海;邬京耀;裴承全;李鹏;蔡宇麟 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本申请提出一种基于TCSPC的全息雷达三维成像方法和装置，包括：向探测场景发射激光，经扩束和分束后一束激光照向探测场景，一束激光作为参考光照向探测器；照向探测场景的激光由场景反射后作为物光被探测器接收，与参考光在探测器处发生干涉；用时间相关光子计数器统计发生干涉后的光子分布情况生成全息时间光子计数直方图；针对不同时间依次对全息时间光子计数直方图进行切片得到不同距离下的全息图；依次对不同距离下的全息图进行再现得到探测物体在不同距离下的距离切片全息三维重建结果；根据具体需求对不同距离下的距离切片结果分析展示或叠加得到整体全息三维重建结果。本申请保证了高精度信息测量，提高了自动驾驶技术对周围环境感知的能力。
基于 tcspc 全息雷达三维成像方法装置

[发明专利]多级空频域调制非线性全光学深度学习系统及方法-CN201910487242.0有效
发明人： 戴琼海;严涛;吴嘉敏;林星 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-06-05 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06N3/067 文献下载
摘要：本发明公开了一种多级空频域调制非线性全光学深度学习系统及方法，其中，该系统包括：光学输入模块、多级空频域调制模块和信息采集模块；光学输入模块，用于将输入信号转化为光学信息；多级空频域调制模块，由多个频域调制模块和多个空域调制模块交替级联构成，用于对光学输入模块产生的光学信息进行多级空频域调制；信息采集模块，由透镜和传感器组成，用于接收多级空频域调制模块的输出信号，利用透镜将输出信号变换到傅里叶面或像面并通过传感器进行采集，生成信息处理结果。该系统提升全光学深度学习的性能，使得全光学深度学习模型更好地完成更加复杂的机器学习任务，尤其是能够完成复杂的非线性计算任务。
多级空频域调制非线性光学深度学习系统方法

[发明专利]基于神经网络的自修正弱监督双目视差提取方法及装置-CN201910525894.9有效
发明人： 戴琼海;赵天奇 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的自修正弱监督双目视差提取方法及装置，其中，该方法包括：构建左右眼图像匹配网络，获取2D左右眼图像数据，输入左右眼图像匹配网络得到左右眼样本匹配结果；将左右眼样本匹配结果输入预先训练的修正单元网络得到置信度值，根据置信度值区分2D左右眼图像数据的匹配正确部分和匹配错误部分；提取匹配正确部分的视差信息，及构建视差估计网络，通过视差估计网络对匹配错误部分进行视差估计；将匹配正确部分的视差信息和匹配错误部分的视差估计信息进行融合，并进行无监督自约束条件进行约束，得到视差提取结果。该方法通过改进神经网络架构，充分利用左右眼数据之间的自约束信息，先匹配后估计来进行视差提取。
基于神经网络修正监督双目视差提取方法装置

[发明专利]多无人机对空中高速运动目标的围捕方法及系统-CN202010117576.1有效
发明人：李一鹏;陈华聪;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种多无人机对空中高速运动目标的围捕方法及系统，其中，方法包括以下步骤：根据目标历史运动轨迹预测无人机在各空间维度的运动模式；根据运动模式预测目标无人机的后续运动轨迹；根据后续运动轨迹生成围捕策略，并计算各无人机所需到达的围捕位置及所需时间，将各无人机导航至围捕位置。该方法可实时改变对目标各空间维度运动状态的估计方式，既弥补了传统基于一致性的无人机围捕策略无法围捕高速目标的缺陷，又规避了传统基于插值预测的围捕策略对高速目标单次围捕成功率较低的缺点。
无人机空中高速运动目标围捕方法系统

[发明专利]多动态视角协同的空中目标识别方法及系统-CN202010238741.9有效
发明人：李一鹏;董羿;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种多动态视角协同的空中目标识别方法及系统，其中，方法包括以下步骤：通过多动态视角以Co‑SLAM方式进行全自主协同定位，并保持无人机的目标队形；在目标出现后，通过多动态视角的各动态视角检测和识别目标，并协同计算目标的三维空间位置；根据三维空间位置计算目标的三维运动轨迹，并根据三维运动轨迹调整目标变换队形。该方法可实时识别空中目标在三维空间中的位置及运动轨迹，为利用多无人机协同追踪与围捕空中目标提供技术基础。
动态视角协同空中目标识别方法系统