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[发明专利]一种基于深度学习和傅里叶域分析的图像深度估计算法-CN201910242784.1在审
发明人：唐晓娇;陈丽芳 -专利权人：江南大学
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和傅里叶域分析的图像深度估计算法，其包括，读取数据集里的图像对，将图像对输入提出的网络架构中获取重建视图；将图像对和重建视图带入损失函数，训练并确认网络架构，得到最初视差图；带入以裁剪比λ裁剪的图像对至确认的网络架构，获取视差映射候选对象；以及，融合视差映射候选对象，估计深度并显示于显示设备上；其中，所述图像对区分为左视图和右视图，所述重建视图区分为重建左视图和重建右视图；本发明基于深度学习的网络架构和傅里叶域分析无监督单目图像估计深度学习算法，有效提高了深度图精度和运动图像深度估计的精度，改进的网络架构，提升算法准确度和鲁棒性。
网络架构图像傅里叶重建算法图像深度估计候选对象右视图左视图映射视差裁剪准确度单目图像深度估计损失函数显示设备学习算法运动图像分析鲁棒性深度图视差图无监督学习融合改进

[发明专利]一种基于深度学习和傅里叶域分析的图像深度估计方法-CN201911392507.5有效
发明人：唐晓娇;陈丽芳 -专利权人：江南大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和傅里叶域分析的图像深度估计方法，其包括，读取数据集里的图像对，将图像对输入提出的网络架构中获取重建视图；将图像对和重建视图带入损失函数，训练并确认网络架构，得到最初视差图；带入以裁剪比λ裁剪的图像对至确认的网络架构，获取视差映射候选对象；以及，融合视差映射候选对象，估计深度并显示于显示设备上；其中，所述图像对区分为左视图和右视图，所述重建视图区分为重建左视图和重建右视图；本发明基于深度学习的网络架构和傅里叶域分析无监督单目图像估计深度学习算法，有效提高了深度图精度和运动图像深度估计的精度，改进的网络架构，提升算法准确度和鲁棒性。
一种基于深度学习傅里叶域分析图像估计方法

[发明专利]视觉里程计算方法、装置和计算机可读存储介质-CN201810775834.8有效
发明人：苏晓明;赵颖;刘殿超 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明实施例提供视觉里程计算方法、装置和计算机可读存储介质，其中所述方法包括：利用捕获设备捕获立体视频中的帧图像，得到所述帧图像的特征点及对应的视差图；根据所述视差图得到U视差图和V视差图；根据所述U视差图和V视差图获取第一运动对象区域；根据所获取的第一运动对象区域，在所述帧图像的特征点中去除所述第一运动对象区域上的特征点；利用所述帧图像中剩余的特征点进行位姿估计。
视觉里程计算方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于深度学习视差预测的合成孔径聚焦成像方法-CN202111569935.8在审
发明人：裴炤;苟元帅;张艳宁;王淼;马苗;唐明 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：一种基于深度学习视差预测的合成孔径聚焦成像方法，由获取相机参数、预测场景视差图、确定待聚焦目标的深度、生成聚焦在深度L的合成孔径图像步骤组成。本发明以相机阵列采集的一组图像为输入，采用视差估计方法估计出这一组输入图像中参考图像的视差图，用聚类方法自动识别所在的区域并使用形态学处理，对聚类后的图像进行优化，根据视差与深度的关系得到感兴趣目标所在的深度
基于深度学习视差预测合成孔径聚焦成像方法

[发明专利]基于小波分解和自然场景统计的无参考立体图像质量评价方法-CN201810611301.6有效
发明人：沈礼权;马亚男;耿显球 -专利权人：上海大学
申请日： 2018-06-14 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：首先，利用改进的立体视差估计算法估计左右图像的视差图像；对左右视点图像和视差图像进行2个尺度6个方向的小波分解，利用小波子带的总能量作为权值因子，将左右视点图像和视差图像合成中央眼图像；其次，对中央眼图像、立体视差图像和左右视点图像的小波分解系数进行自然场景统计分析，利用广义高斯分布来对这种分布进行拟合，同时提取广义高斯分布的模型参数作为特征来反映不同失真图像质量之间的差异；最后，运用机器学习的方法预测立体图像的质量
基于分解自然场景统计参考立体图像质量评价方法

[发明专利]遥感图像的语义立体重构方法-CN201910398433.X有效
发明人：焦李成;冯志玺;马睿妍;高艳洁;杨育婷;张丹;李玲玲;郭雨薇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像的语义立体重构方法，主要解决现有技术中由于忽略语义分割与视差估计的相关信息导致的语义立体重构精度低的问题。其实现方案是：首先对实验数据进行预处理；使用其中训练数据训练语义分割网络与视差估计网络；将训练好的网络对测试图像进行测试，将不同频段信息的测试结果相融合，得到融合后的语义分割结果与视差结果；再使其相互辅助，将对方的错误部分修正；再由视差信息计算得到高度信息，将语义分割结果与高度信息结合得到图像的语义立体重构结果。本发明提升了小样本的占比，平衡了数据对网络的影响，并通过将语义信息与视差结果相互融合，提高了遥感图像的语义立体重构的准确度，可用于城市场景三维重构。
遥感图像语义立体方法

[发明专利]物体检测装置、物体检测方法及程序-CN201180038154.4有效
发明人：南里卓也;丸谷健介;西村洋文 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2011-08-03 - 公布日： 2013-04-17 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：物体检测装置（100）具备：视差图生成单元（120），基于获取的立体图像生成视差图；路面估计单元（130），基于生成的视差图估计路面；物体候选位置提取单元（140），基于生成的视差图和路面，提取在实空间中存在于路面上侧的物体候选的位置；以及物体判定区域提取单元（150），从生成的视差图中，提取物体候选周边区域也包含在内的立体判定区域。
物体检测装置方法程序

[发明专利]一种面向移动硬件的场景流估计方法-CN201710804875.0有效
发明人：张敬林;谭惠文;商建;张国宇;张峰 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2017-09-07 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向移动硬件的场景流估计方法，包括如下步骤：步骤1）中通过融合光流的非局部立体匹配算法，融入光流改善最小生成树的构建，进而优化代价累积区域和累积权重，得到粗匹配视差图；步骤2)进行场景流估计求解有益效果：方法中的时域融合的非局部立体匹配算法，可以提高视差估计的精度；本发明建立场景流估计的能量泛函以及求解泛函的迭代方法，能够充分利用移动异构CPU/GPU并行特性加速求解场景流，满足实时处理要求。
一种面向移动硬件场景估计方法

[发明专利]鱼类重量自动估计方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110886695.8在审
发明人：安冬;于晓宁;王雅倩;位耀光;李道亮 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种鱼类重量自动估计方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：采集待测鱼类的水下双目视频；确定待测鱼类的水下双目视频中各帧图像的鱼类弯曲度，并提取鱼类弯曲度小于预设弯曲度阈值的图像作为测量帧；对测量帧进行前景分割，获得待测鱼类的轮廓特征，并获取测量帧对应的视差图；将轮廓特征与视差图进行匹配，并计算待测鱼类的周长；将周长输入周长‑重量估计模型，得到待测鱼类的重量估计结果。本发明提供的鱼类重量自动估计方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取视频中适合鱼类尺寸参数估计的测量帧，可以降低鱼类身体弯曲度对周长‑重量估计模型精度的影响，从而更准确、高效的对鱼类重量进行估计。
鱼类重量自动估计方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图像处理方法、装置及设备-CN202210307602.6在审
发明人：瞿学鑫;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： 2022-03-25 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本申请提供一种图像处理方法、装置及设备，该方法包括：获取目标对象对应的第一原始图像和第二原始图像；基于第一原始图像和第二原始图像，采用深度学习算法得到第一视差图像；基于第一原始图像和第二原始图像，采用目标双目算法得到第二视差图像；对所述第一视差图像和所述第二视差图像进行融合，得到目标视差图像；基于所述目标视差图像生成与所述目标对象对应的深度图像。通过本申请的技术方案，通过将深度学习算法的视差图像和目标双目算法的视差图像进行融合，可以获得高精度无噪声的目标视差图像用以距离测量，充分发挥深度学习算法和目标双目算法在双目视差估计上的优势。
一种图像处理方法装置设备

[发明专利]基于双目视差的图像矫正方法-CN202211179544.X在审
发明人：徐韶华;黎恒;黄宇;陆景宇;石文婷;雷迪;张金全;潘东行 -专利权人：广西北投信创科技投资集团有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双目视差的图像矫正方法，包括：获取目标场景不同景深的第一视角图像和第二视角图像；将第一视角图像与第二视角图像调整至相同的预设尺寸；确定第一视角图像与第二视角图像的相对位置姿态；根据相对位置姿态，调整第一视角图像与第二视角图像中对应像素点在水平方向对齐；将第一视角图像与第二视角图像进行双目深度估计得到第一图像，将景深相对较小的第一视角图像或第二视角图像进行单目深度估计得到第二图像；将第一图像与第二图像进行图像融合本发明提供的矫正方法能够成功生成了远景和近景视差图，在精度上明显优于单目视差估计方法。
基于双目视差图像矫正方法

[发明专利]基于多尺度超像素和相位相关的窄基线视差的重构方法-CN201910491539.4有效
发明人：叶真;徐聿升;潘玥;顾振雄 -专利权人：上海黑塞智能科技有限公司
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度超像素和相位相关的窄基线视差的重构方法，该方法包括以下分步骤：步骤1：采用傅里叶‑梅林变换方法获取两个输入图像之间的全局相似变换模型；步骤2：通过多尺度超像素方法对全局相似变换模型进行像素极误差估计，获得像素极误差估计结果；步骤3：针对像素极误差估计结果采用基于奇异值分解和随机采样一致性的亚像素相位相关方法进行亚像素精度获取操作并进一步得到最终窄基线视差结果；步骤4：根据最终窄基线视差结果对图像进行三维信息重构
基于尺度像素相位相关基线视差方法

[发明专利]图像摄像装置-CN201180033871.8有效
发明人：德井圭;斋藤荣 -专利权人：夏普株式会社
申请日： 2011-05-24 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： H04N13/02 文献下载
摘要：图像处理部(102)计算由摄像元件(100、101)拍摄到的第一图像与第二图像的视差，使用计算出的视差和第一图像，生成相对于第一图像在摄像元件(101、102)的排列方向的正交方向上具有视差的估计图像，并根据估计图像来生成立体图像。
图像摄像装置

[发明专利]一种基于视差维滤波的聚焦堆栈视差维超分辨方法和装置-CN202310943431.0在审
发明人：王安东;刘畅;张树岩;张希涛;于海玲;王昱凯 -专利权人：山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会;北京信息科技大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视差维滤波的聚焦堆栈视差维超分辨方法和装置，其包括：S1，通过低通滤波器#imgabs0#对低视差分辨率聚焦堆栈频谱#imgabs1#进行视差维滤波，并输出；S2，对S1输出的滤波后的聚焦堆栈频谱#imgabs2#进行三维傅里叶逆变换，获得高视差分辨率的聚焦堆栈#imgabs3#。本发明获得的高视差分辨率的聚焦堆栈能够为视差估计等计算成像应用提供数据支撑。本发明属于计算成像和计算机视觉技术领域。
一种基于视差滤波聚焦堆栈分辨方法装置

[发明专利]一种基于Transformer的光场极线几何图像视差估计方法-CN202310105817.4在审
发明人：周文晖;闫正茂;钟林;瞿年;张桦;戴国骏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的光场极线几何图像视差估计方法。EpiFormer网络结构；该方法从0°、45°、90°、135°四个方向提取EPI图像块，并且每个方向提取三个相邻的EPI图像块，共12个EPI图像块作为EpiFormer网络结构的输入，输出为中心像素的视差值，通过把光场中心子光圈所有像素估计的视差值拼接起来，从而得到对应的光场视差图。
一种基于 transformer 光场极线几何图像视差估计方法

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