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[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210369448.5在审
发明人：杨荣浩;郭锦斌;卢志德 -专利权人：鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本申请涉及图像分析技术，提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。所述图像处理方法包括：获取行驶车辆在行驶过程中的行驶左图像及行驶右图像，生成与行驶左图像对应的实例分割左图像及与行驶右图像对应的实例分割右图像，基于自编码器对行驶左图像进行重构处理，得到预测视差图，根据行驶左图像、预测视差图及行驶右图像生成第一误差值，并根据实例分割左图像、预测视差图及实例分割右图像生成第二误差值，根据第一误差值及第二误差值调整自编码器，得到自编码模型，获取待测车辆在行驶过程中的测试行驶图像，根据自编码模型对测试行驶图像进行重构得到目标视差图，转换目标视差图，能够生成精细化的深度图像。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于深度学习的脑部CT图像三维重建方法及装置-CN202311176561.2在审
发明人：邓颖 -专利权人：四川大学华西医院
申请日： 2023-09-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的脑部CT图像三维重建方法及装置，涉及医疗影像技术领域，包括获取第一信息和第二信息；根据第一信息和预设的脑部图像降噪数学模型进行区域划分处理得到第三信息，第三信息为降噪后的脑部CT图像；根据第三信息和预设的深度学习数学模型进行无监督训练处理，构建得到三维重建模型；基于三维重建模型，将第二信息作为模型的输入值进行实时构建处理得到脑部三维图像；根据脑部三维图像进行渲染处理，并将渲染后的三维图像进行可视化呈现得到输出图像。本发明通过采用基于深度学习的降噪和重建方法，能够恢复低剂量脑部CT图像中可能丢失的微观细节和结构信息，从而提高了图像的清晰度和对比度。
基于深度学习脑部 ct 图像三维重建方法装置

[发明专利]一种自适应光照模型建模方法与系统-CN202310869532.8有效
发明人：何冰;王浩洋;徐晓明;何良华;郭歌;孟夏卿;余快;印明骋;刘龙飞;马野 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应光照模型建模方法与系统，所述方法包括：根据深度图计算图中表面采样点在相机坐标系空间中的位置，构成三维表面采样点云，创建坐标系映射表，对点云进行孔洞填充后，基于投影和空圆检测对点云进行三角网格化，得到三角网格模型；根据彩色图自适应生成图中不同表面的渲染参数，并根据坐标系映射表将渲染参数映射到坐标系中，得到三角网格模型中每个顶点的渲染参数，根据渲染参数计算表面颜色，根据计算的表面颜色对三角网格模型进行着色与渲染，得到三维重建对象的光照模型。本发明可提高三维重建的可复用性，提高三维重建的外观真实性和艺术性，为架空输电线路运维检修三维重建外观重建提供了新思路。
一种自适应光照模型建模方法系统

[发明专利]一种三维建模约束的多模态目标物体姿态估计方法及系统-CN202310911560.1有效
发明人：王海滨;李卫民;徐熠;穆新星;王强 -专利权人：山东中科先进技术有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明涉及多模态物体姿态估计领域，提供了一种三维建模约束的多模态目标物体姿态估计方法及系统。该方法包括，获取目标物体二维图像和目标物体激光雷达点云数据；提取目标物体二维图像的图像语义信息和图像深度信息，融合图像语义信息和图像深度信息进行三维化表达，得到三维语义特征；提取目标物体激光雷达点云数据的点云特征；将三维语义特征和点云特征进行融合，得到多模态融合特征；对多模态融合特征进行关键点检测处理，得到三维关键点；将三维关键点与目标物体CAD模型进行匹配，求解目标物体的姿态。本发明能够有效识别目标物体姿态，根据其姿态帮助完成路径规划或者视觉定位等后续工作，实现姿态估计的高精度工作需求。
一种三维建模约束多模态目标物体姿态估计方法系统

[发明专利]3D医学图像的深度信息处理装置及方法-CN202310973959.2有效
发明人：蔡惠明;李长流;朱淳;潘洁;胡学山;卢露;倪轲娜;王玉叶;张岩 -专利权人：南京诺源医疗器械有限公司
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明涉及医学图像数据处理技术领域，具体涉及3D医学图像的深度信息处理装置及方法，本发明分别通过视差信息提取模型、深度估计神经网络模型将待处理2D医学图像转化成两个预估3D医学图像，然后利用深度信息处理模型分别对两个预估3D医学图像进行处理，得到两个3D医学图像深度信息；之后，根据预设图像深度信息权重，结合两个3D医学图像深度信息进行计算，得到最终的3D医学图像的深度信息，基于最终的3D医学图像的深度信息、待处理2D图像重建3D医学图像。本发明通过上述方式能够优化3D医学图像的深度信息，提升3D医学图像的重建效果，为医学诊断提供更精确的数据支持。
医学图像深度信息处理装置方法

[发明专利]一种生成视差图的方法及装置-CN201811581959.3有效
发明人：庞成山;杨平;谢迪;浦世亮 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本申请是关于一种生成视差图的方法及装置，属于图像处理技术领域。所述方法包括：通过双目摄像机进行拍摄得到第一图片和第二图片，所述第一图片和所述第二图片包括地面图像；将所述第一图片和所述第二图片输入用于生成视差图的卷积神经网络，获取所述卷积神经网络根据所述第一图片和所述第二图片生成的所述第一图片的视差图和所述第二图片的视差图。所述装置包括：创建模块和获取模块。本申请能够提高生成视差图的效率。
一种生成视差方法装置

[发明专利]一种基于双目视觉的多重遮挡目标的测距方法-CN201910669295.4有效
发明人：陈世同;吴桐;赵成成;聂文哲;王珍珍;曹欣;温雅 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明属于双目测距技术领域，具体涉及一种基于双目视觉的多重遮挡目标的测距方法。在进行目标测距时，本发明方法先通过SGBM立体匹配算法得出图像的视差图，将获得的视差图与SSD算法生成的目标检测框相结合，由于原始图像与视差图中各目标位置一一对应，因此可以得到目标检测框的视差图，剔除背景干扰后再结合目标检测结果按照由近到远的排序逐个提取目标的距离信息生成目标视差图的灰度直方图，进一步排除遮挡目标干扰，再选取目标灰度直方图主峰值对应的灰度值进行分析计算得到目标的深度信息从而测距。当进行双目测距时出现多个目标遮挡的情况，本发明方法可以更准确地检测出较复杂环境中目标的距离。
一种基于双目视觉多重遮挡目标测距方法

[发明专利]使用统计模型从图像数据预测深度-CN201780055710.6有效
发明人： C·戈达德;O·麦克奥达;G·布里斯托 -专利权人：奈安蒂克公司
申请日： 2017-09-12 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：描述了使用诸如卷积神经网络(CNN)的用以从彩色图像数据预测深度的统计模型的系统和方法。该模型在双目立体图像对上被训练，使得深度数据能够从单个源彩色图像被预测。该模型被训练成：针对输入双目立体对的每个图像，预测对应的视差值，该视差值在被应用于图像时实现另一图像的重建。基于代价函数更新模型，该代价函数强制针对立体对中的每个图像的经预测的视差值之间的一致性。
使用统计模型图像数据预测深度

[发明专利]非视域图像重建方法及计算机可读存储介质、终端设备-CN202310633708.X在审
发明人：陈松懋;苏秀琴;郝伟;谢梅林;徐伟豪;张振扬;王杰 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明涉及图像重建方法，具体涉及非视域图像重建方法及计算机可读存储介质、终端设备，为解决现有技术中拉普拉斯锐化等常见的图像去噪方法难以恢复目标细节，且利用深度神经网络进行图像重建的方法需大量数据与计算资源支持的不足之处。本发明非视域图像重建方法通过物理成像模型与隐空间映射将原始三维回波数据映射至特征隐空间，获得局部特征的强度图以及深度图后，再通过对强度图归一化处理、生成三维门控、选取感兴趣区域重建值等步骤将局部特征映射回三维空间，获得去噪器，最后基于去噪正则化的框架建立非视域图像重建模型，确保其收敛性。
视域图像重建方法计算机可读存储介质终端设备

[发明专利]基于全对焦图像合成的无监督焦点堆栈深度估计方法-CN202311101094.7在审
发明人：黄章进;周萌 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-08-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全对焦图像合成的无监督焦点堆栈深度估计方法，1、包括：S1、利用基于图像金字塔和基于焦点测量算子进行全对焦图像计算，得到对应的全对焦图像，将得到的全对焦图像进行融合并作为监督信息；S2、通过三维感知模块对焦点堆栈进行高频噪声过滤和初步特征提取；S3、将三维极化自注意力机制引入焦点堆栈中，将输入特征图分为通道极化特征图和空间极化特征图；S4、采用分层深度概率预测模块定位焦点堆栈最大清晰度所在的层次，并输出对应的概率值，确定最佳清晰度所在的层次，获得全对焦图像。本发明在深度预测方面表现出相对高的准确性和良好的泛化性能，适用于不同场景下的深度估计任务，具有很高的实用性。
基于对焦图像合成监督焦点堆栈深度估计方法

[发明专利]图像深度信息的确定方法、装置、电子设备和介质-CN202210129100.9有效
发明人：毋戈;周宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像深度信息的确定方法、装置、电子设备和介质，涉及图像处理技术领域，尤其涉及三维点云、云计算及云服务技术领域。具体实现方案为：获取第一预测层输出的目标图像中像素点的第一深度信息；根据所述第一深度信息生成所述目标图像的点云模型，并根据所述点云模型确定在第二预测层中所述目标图像中像素点的初始深度信息；根据所述初始深度信息进行传播优化，确定所述第二预测层输出的所述目标图像中像素点的第二深度信息；其中，所述第一预测层位于所述第二预测层之前。本公开实现了提高确定图像深度信息的精准度和完整度的效果。
图像深度信息确定方法装置电子设备介质

[发明专利]一种面向智能伴行巡视器的深度及3D关键点估计方法-CN202310647428.4在审
发明人：刘荣科;孙叔桥 -专利权人：北京航空航天大学;深圳北航新兴产业技术研究院
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明提出一种面向智能伴行巡视器的深度及3D关键点估计方法：从双目红外图像中，端到端地实现深度估计，同时可以自动从深度图中识别被检测区域，并完成对目标的3D关键点识别。校正后的左右视点图像共同经过参数共享的特征提取模块，分别进入深度估计分支实现深度估计和进入关键点分支实现3D关键点识别。本发明能够同时实现从双目红外图像到深度图和3D关键点的端到端估计，避免了繁琐的中间过程，提高了深度图估计和3D关键点识别的计算量和操作复杂度；通过特征共享，实现了各分支之间的参数学习过程的联合约束，提升了各任务的推理精度；本发明实现了深度估计任务中匹配代价聚合效率的提升，也实现了关键点估计任务中的坐标计算效率提升。
一种面向智能巡视深度关键点估计方法

[发明专利]一种基于稀疏采集的傅里叶全息图生成重建方法-CN202310841018.3在审
发明人：朴美兰;张家鹏 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于稀疏采集的傅里叶全息图生成重建方法，属于傅里叶全息图生成重建方法。采用基于稀疏采集的集成成像方法生成物体的立体元图像；根据物体的立体元图像进行多视角投影非相干傅里叶计算全息图生成与仿真重建。本发明优点是使用基于SAD寻找方法的块匹配积分投影法同传统的图像识别灰度积分投影法相比，计算得到的视差误差率由3.125％下降到0.2％，所生成的立体元图像与原物体视图的结构相似度SSIM从0.71上升到了0.75，提升了所生成的立体元图像的准确度，从而使物体傅里叶全息图存储信息和再现图像更加准确，块匹配积分投影方法在运行代码进行块匹配时进行了图像的修正，仅在水平方向上搜索匹配块，与其它算法相比步骤更加简洁。
一种基于稀疏采集傅里叶全息图生成重建方法

[发明专利]路面形状感知方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210254266.3在审
发明人：方绍伟;祝勇 -专利权人：北京罗克维尔斯科技有限公司
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本申请提供了一种路面形状感知方法、装置、电子设备及存储介质。其中方法包括：获取车辆前方场景的场景图像数据；基于所述场景图像数据和双目深度信息感知模型，得到图像深度数据；基于所述图像深度数据和所述路面区域标定信息，获取路面区域对应的路面深度数据；基于所述路面深度数据，构建路面三维模型；提取所述路面三维模型的多个关键点，根据所述多个关键点的坐标信息感知路面形状。可通过视觉传感器数据结合深度学习模型获取深度数据，再根据深度数据获取地面坑洼或凸起的位置及对应的深度或高度，降低感知成本、增强适用性。
路面形状感知方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于图像内对应分析的设备和方法-CN202280012814.X在审
发明人：马克·舒尔策;约阿希姆·伊尔菲尔德;托瓦尔德·里格尔 -专利权人：雷克格尼申福克斯有限公司
申请日： 2022-01-31 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明涉及一种设备和方法，利用该设备和方法可以特别低噪声和有效地进行图像数据的对应分析。为此，从单张图像中选择图像区域，并且分别利用空间窗口中的偶数和奇数卷积核生成多个一维信号，并对卷积结果的差值进行非线性处理，并累积形成对应函数，然后对其进行评估。
用于图像对应分析设备方法

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