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[发明专利]一种单帧图像景深估计方法和网络模型的训练方法、训练装置、计算机设备及存储介质-CN202210358823.6在审
发明人：赵雅茹;史旭龙 -专利权人：昆山市工业技术研究院有限责任公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种单帧图像景深估计方法和网络模型的训练方法、训练装置、计算机设备及存储介质，通过将实时抓取的单帧图像输入到已经训练好的的单目景深估计网络模型中进行特征提取，输出单帧图像的景深估计结果和位姿估计结果本发明提供的单目景深估计网络模型包括离线训练子模型、测试子模型以及在线训练子模型的单目景深估计网络模型，通过离线训练子模型和测试子模型对单目景深估计网络模型的初步训练，并对初步训练获得的网络参数进行在线训练，在减少了单目景深估计网络模型训练所需的数据量、节约的训练成本的同时，增强了鲁棒性，提高景深估计的精度。
一种图像景深估计方法网络模型训练装置计算机设备存储介质

[发明专利]3D景深估计方法、装置及终端设备-CN201811151734.4有效
发明人：俞大海;张鼎文;凌健;曾鸣 -专利权人： TCL科技集团股份有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明实施例适用于计算机视觉技术领域，公开了一种3D景深估计方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取待估计2D图像；通过预训练的编码器神经网络模型，得到待估计2D图像的显著性特征图像；根据预训练的景深估计解码器神经网络模型、显著性特征图像以及待估计2D图像，得到待估计2D图像的3D景深估计结果。本发明实施例通过预训练的编码器神经网络模型，得到待估计2D图像的显著性特征图像，再基于显著性特征图像和预训练的景深估计解码器神经网络模型，得到3D景深估计结果，利用待估计2D图像中的显著性特征，为景深估计提供更准确的特征，从而提高了2D图像的3D景深估计结果的准确率。
景深估计方法装置终端设备

[发明专利]一种景别类型判断方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110358366.6在审
发明人：曹琼;雒雅楠;车翔 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种景别类型判断方法、装置、电子设备和存储介质；可以获取基于无标注的样本图像和样本图像对应的景深估计样本图像训练得到的景深估计模型，景深估计样本图像为景深估计模型对样本图像提取样本深度特征图后，进行图像重建得到，通过景深估计模型，提取待判断图像的深度特征图，深度特征图包括待判断图像中各像素点的景深信息，基于深度特征图中各像素点的景深信息，计算得到待判断图像的目标景深信息，基于预设的景深信息与景别类型的对应关系，以及目标景深信息，确定待判断图像对应的目标景别类型；因此本发明实施例的方法可以基于人工智能技术，使用无标注样本图像进行训练，减少对人工标注的数据的依赖，节约人力资源。
一种类型判断方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于处理3D信息的设备和方法-CN201380024447.6有效
发明人：沈炫定;李承奎;金道均 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2013-05-08 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： H04N13/02 文献下载
摘要：所述3D信息处理设备可使用传感器设备(比如，深度相机)来测量对象的第一深度信息，可估计对象的前景深度、背景的背景深度和对象的透明度，可基于估计的前景深度、背景深度和透明度来估计对象的第二深度信息，并可通过测量的第一深度信息与估计的第二深度信息之间的比较来确定前景深度、背景深度和透明度。
用于处理信息设备方法

[发明专利]一种基于立体匹配和置信度传播的场景深度获取方法-CN201910152429.5在审
发明人：于慧敏;龙阳祺 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于立体匹配和置信度传播的场景深度获取方法。该方法通过使用立体匹配算法和基于置信度传播的深度补全算法，对场景进行建模，进而获取场景的深度信息。不同于以往场景深度估计方法，该方法首先使用现有的立体匹配方法获取初始场景深度估计，再利用基于置信度传播的深度补全算法对该深度估计进行优化，最终得到致密的场景深度估计，大大提升场景深度获取的鲁棒性和精确度
立体匹配置信度场景深度估计场景深度获取算法传播致密深度估计深度信息鲁棒性再利用建模优化

[发明专利]一种自监督单目景深位姿估计方法-CN202210358881.9在审
发明人：赵雅茹;史旭龙 -专利权人：昆山市工业技术研究院有限责任公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种自监督单目景深位姿估计方法，通过将获取的原始特征图片输入预先建立好的自监督单目景深估计网络模型fD和自监督单目位姿估计网络模型fP中进行特征提取，输出带有景深和位姿估计结果的特征图。其中自监督单目景深估计网络模型fD和自监督单目位姿估计网络模型fP均包括2D卷积模块、基础残差模块、Block_E模块和Block_M模块。对输入的图片进行景深估计和位姿估计，在网络模型的跳跃连接中仅使用主要特征，减少了特征提取和特征解码过程中网络计算量和模型存储量，同时可在计算存储资源受限的端侧设备中同时推理并更新模型，解决算法计算与存储开销过大无法在端侧实时运行的问题
一种监督景深估计方法

[发明专利]一种基于无监督学习的鱼眼相机场景深度估计方法-CN202210698689.4在审
发明人：徐启敏;张鸷;李旭 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督学习的鱼眼相机场景深度估计方法，该方法首先建立生成对抗网络架构，对输入的鱼眼图像进行畸变校正处理；然后建立场景深度估计网络架构，对图像进行深度特征和位姿特征的提取；接着使用场景深度图信息和相机位姿信息重构图像，设计损失函数训练模型，优化网络参数；最终使用训练好的网络进行深度估计，得到图像的场景深度图。该方法使用鱼眼相机，具有观测范围广的特点；所采用的无监督学习方法，具有训练方便、感知结果准确的特点，能够满足场景深度估计的需求。
一种基于监督学习相机场景深度估计方法

[发明专利]基于水下光线衰减先验性的水下场景深度地图估计方法-CN201810579628.X有效
发明人：宋巍;黄冬梅;王龑;典.庄多聂戈罗;安东尼奥.利奥塔 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2018-06-07 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明涉及基于水下光线衰减先验性的水下场景深度地图估计方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1、水下光线衰减先验性；步骤S2、数据集训练；步骤S3、线性模型的系数学习；步骤S4、场景深度地图估计。其优点表现在：本发明提出了基于水下光线衰减先验性的场景深度估计方法，主要是利用水下光线衰减先验性，并选择大量的训练集作为样本训练得到具有较强鲁棒性的水下场景深度估计模型，可以快速地、有效地得出正确的场景深度
基于水下光线衰减先验场景深度地图估计方法

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的单幅图像去雾方法-CN201710990515.4在审
发明人：王卫星;黄德威;陆健强;陆可昕 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2018-04-24 - 主分类号： G06T7/536 文献下载
摘要：本发明涉及基于深度卷积神经网络的单幅图像去雾方法，步骤包括获得输入图像，并将其经由预先训练好的粗景深图像提取网络处理，得到粗景深图像；构建景深图像细化网络；将粗景深图像和输入图像作为共同的输入送到景深图像细化网络中，得到精细化的景深图像；对大气散射系数进行估计，求解出透射率图像，对大气光值进行估计，最后根据大气散射模型的数学表达式，对输入图像进行去雾清晰化处理。本发明使用了深度卷积神经网络，能够较好地反映图像及其对应真实景深的图像之间的关系，并且对估计的大气光值进行了预处理使得其具有很强的适应性能，能在多种场景下实现较好地去雾清晰化，图像视觉还原效果极佳。
一种基于深度卷积神经网络单幅图像方法

[发明专利]一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法-CN201910150313.8有效
发明人：胡众义;许明海;肖磊 -专利权人：温州大学
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于景深先验的公路交通视频去雾算法，具体包括以下步骤：S1、估计大气光传输图：首先将采集的图像分成若干矩形小块，估计每个区域的相对景深值，其范围是0到1，0为最远处，1为最近处，涉及公路交通技术领域该基于景深先验的公路交通视频去雾算法，可实现通过分析雾天公路交通的特点，提出了公路景深先验来获取大气光传输图，并结合基于灰度直方图的天空分割法来估计大气光强度，同时通过对大量图像统计发现公路景深的变化规律，并利用该先验知识估计公路雾天图像景深，实现公路交通图像去雾，通过分析得出本发明算法的时间复杂度仅是图像像素数的线性函数，处理速度快。
一种基于景深先验公路交通视频算法

[发明专利]用于智能驾驶的单幅图像去雾方法-CN201810437228.5在审
发明人：来毅;李秉恒;刘颖;黄琼丹;辛可嘉 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于智能驾驶的单幅图像去雾方法，利用最小滤波的方法对输入单幅有雾图像进行滤波，以获取输入图像对应的最小通道图像；利用场景深度与最小通道强度成正比的关系建立场景深度估计模型，快速准确估计出场景深度；根据传输图与场景深度之间的关系估算出场景传输图；联合输入有雾图像和所得的场景深度图，采用新的有效的大气光估计算法估计出大气光；最后，结合场景传输图、大气光和输入单幅有雾图像，利用大气物理模型有效实现单幅图像去雾
图像单幅图像去雾场景传输场景智能驾驶小通道滤波像素估算场景深度估计大气物理单幅图像估计算法关系建立输入图像有效实现成正比深度图去雾传输联合

[发明专利]一种图像自动定焦方法、装置、设备及可读存储介质-CN201810941191.X在审
发明人：叶武剑;徐佐腾;刘怡俊;翁韶伟;张子文;李学易;王峰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-08-17 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：其中，方法包括将原始图像分割为不同目标物体的多个子区域得到区域分割图；再将该图像输入景深估计网络中，得到景深估计图；利用区域分割图将景深估计图分割为相对应的多个子区域，得到各子区域的平均景深值；根据获取的主体图像块和区域分割图在原始图像中确定其确定主体部分和背景部分，根据背景部分各子区域的平均景深值和主体图像块的平均景深值的差值大小的不同对待虚化背景图像进行不同程度的背景虚化，虚化程度随着与主体图像块的平均景深值的差值的增大而增大。
景深区域分割图景深估计主体图像原始图像自动定焦子区域计算机可读存储介质图像可读存储介质背景边缘背景图像过渡自然目标物体图像输入图像主体图分割分割申请网络图片

[发明专利]面向多视角视觉系统的深度估计方法、电子设备及介质-CN202211041764.6在审
发明人：李恒宇;许晓俊;刘靖逸;谢永浩;王曰英;谢少荣;罗均 -专利权人：上海大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多视角视觉系统的深度估计方法、电子设备及介质，涉及多视角视觉系统深度估计技术领域，该方法主要包括将目标视角图像和所述辅助视角图像输入至面向多视角图像修复的深度估计模型中，得到用于估计场景深度值的视差图；其中，面向多视角图像修复的深度估计模型包括基于可变形卷积和空洞金字塔卷积的特征提取模块、基于多尺度结构的匹配代价计算模块、基于自注意力机制的多尺度代价聚合模块以及视差回归操作模块。本发明能够准确估计场景深度值，为无人系统实现高精度场景深度估计提供可靠技术。
面向视角视觉系统深度估计方法电子设备介质

[发明专利]一种显微镜图像的景深延拓方法及装置-CN202111232216.7在审
发明人：匡婷娜;周海洋;余飞鸿 -专利权人：杭州图谱光电科技有限公司
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种显微镜图像的景深延拓方法：对显微镜图像建立拉普拉斯金字塔，获取图像在不同尺度上的高频信息；对拉普拉斯金字塔的最顶层高斯模糊图层进行深度估计，得到深度估计信息图；将高频信息和深度估计信息图组成深度估计金字塔，融合深度估计金字塔得到大分辨率的相对深度图；将大分辨率的相对深度图以最大值原则获取决策图；由决策图指导显微镜图像清晰度区域提取，再进行图像序列融合，得到景深延拓后的显微镜图像。本发明还公开了一种显微镜图像的景深延拓装置，包括：高频信息提取模块、深度估计模块和融合模块。该方法及装置可以有效减小显微镜直接获取图像的弥散斑对最终大景深图像对比度的影响。
一种显微镜图像景深延拓方法装置

[发明专利]基于场景深度估计的视频帧率上变换系统及方法-CN201910575778.8在审
发明人：张小云;包文博;高志勇;陈立 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： H04N7/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于场景深度估计的视频帧率上变换系统及方法，其中系统包括模块一：光流估计网络；模块二：场景深度估计网络；模块三：上下文提取网络；模块四：插值核估计网络；模块五：深度感知的光流场映射；模块六：自适应插值映射；模块七：中间帧生成网络；本发明利用场景深度估计，提供了在视频帧率上变换中针对暴露遮蔽问题的解决办法；本发明还利用深度学习技术，提供了一种能够被端到端训练的神经网络系统，使得系统能够在大量的无标签的视频数据上进行训练优化
场景深度估计视频帧率上变换系统网络映射神经网络系统上下文提取光流估计深度感知视频数据端到端光流场核估计上变换中间帧自适应遮蔽标签暴露优化学习

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