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[发明专利]一种图像处理方法、智能终端及存储介质-CN202010171331.7有效
发明人：李鹏 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理方法、智能终端及存储介质，所述方法包括：接收左图像和右图像；将所述左图像和所述右图像输入预设网络进行特征提取后输出左视差图和右视差图；将所述左视差图和所述右视差图进行重建得到左重建图和右重建图本发明通过采用金字塔型级联结构的网络模型，每一级作为模型的输出参与损失函数计算，同时也作为输入传递特征到上一级，使用网络结构上的优化减少模型运算量并增加深度估计准确性，利用视差图梯度信息计算平滑损失函数，增加预测视差图的平滑性，可以在智能终端实时的运行基于无监督深度学习的单目深度估计得到平滑的深度图，使得拍照背景虚化过渡更加平滑。
一种图像处理方法智能终端存储介质

[发明专利]稀疏视差图稠密化方法和装置-CN201410001374.5有效
发明人：乔刚;王鑫;范圣印;王千;诸加丹 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2014-01-02 - 公布日： 2017-09-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：提供了稀疏视差图稠密化方法和装置。该方法可以包括获得稀疏型的视差图；定位视差图中的前景像素；在视差图中，基于定位到的前景像素，提取前景对象与背景间的交界轮廓作为前景对象的外轮廓，并将与前景对象的外轮廓相关联的像素标记为属于第一类，以及提取前景对象之间的交界轮廓作为前景对象的内轮廓并将与前景对象的内轮廓相关联的像素标记为属于第二类；以及对于前景像素之中需要填充的像素，将该像素归类为第一类或第二类，并且在该像素被归类为第一类的情况下利用在该像素周围的预定区域中的与该像素属于同一类且具有有效视差值的像素的视差值，来估计该像素的视差值，而在该像素被归类为第二类的情况下，不对该像素的视差值进行估计。
稀疏视差稠密方法装置

[发明专利]一种视差计算方法及装置-CN200910005981.8有效
发明人：林四新;元辉;常义林;杨海涛;刘晓仙;霍俊彦;杨付正 -专利权人：华为技术有限公司;西安电子科技大学
申请日： 2009-01-22 - 公布日： 2010-07-28 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种视差计算方法及装置，所述方法包括获取像素点的多个视图；计算所述多个视图中所述像素点的多个方向上的梯度；根据所述梯度计算所述像素点视差对应的匹配误差；根据所述匹配误差计算所述当前像素点的视差通过本发明实施例提供视差计算方法及装置提高了视差估计的准确度。
一种视差计算方法装置

[发明专利]深度估计方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN202211005418.2在审
发明人：吴少颖;刘聪越;李响 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本申请涉及一种深度估计方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取第一图像和对应的陀螺仪数据，以及获取第二图像和对应的陀螺仪数据；基于所述第一图像对应的陀螺仪数据和所述第二图像对应的陀螺仪数据，将所述第一图像中的像素进行位移，生成至少两个等深度视差图；各个等深度视差图对应不同的深度范围，且每个等深度视差图中各个像素的深度处于同一深度范围内；将所述第二图像和所述至少两个等深度视差图中每个等深度视差图分别进行像素匹配，确定所述第一图像的深度信息。采用本方法能够提高深度估计的效率。
深度估计方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]可变光源下的双目视图立体匹配方法-CN201510268069.7有效
发明人：袁春;张江迪 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2015-05-22 - 公布日： 2018-01-16 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种可变光源下的双目视图立体匹配方法，该方法包括以下步骤S1、对可变光源下的双目视图进行立体匹配，得到视差图；S2、使用视差图从双目视图中对应提取图像前景区域；S3、用贝叶斯理论框架的颜色恒常算法对提取到的图像前景区域进行光源估计；S4、用估计的光源值对双目视图进行颜色校正；S5、对颜色校正后的双目视图重新进行立体匹配，得到新的视差图；重复上述步骤S2‑S5，直至计算的视差值收敛到真实视差值或达到设定的迭代次数。
可变光源双目视图立体匹配方法

[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]一种星载双侧视宽刈幅干涉成像高度计基线倾角估计方法-CN201811123044.8有效
发明人：翟文帅;张云华;石晓进;董晓 -专利权人：中国科学院国家空间科学中心
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种星载双侧视宽刈幅干涉成像高度计基线倾角估计方法，所述方法包括：根据右侧视的基线倾角测量值设置基线倾角取值的范围和步长，由此得到若干个基线倾角值；在每一个基线倾角值下反演海面高度，分别得到左侧视海面高度向量和右侧视海面高度向量；对左侧视海面高度向量和右侧视海面高度向量分别做差分，得到左侧视差分向量和右侧视差分向量；分别计算左侧视差分向量和右侧视差分向量的刈幅内的平均值，绘制两条差分曲线；取任意一条差分曲线进行x轴对称反转得到反转差分曲线，计算反转差分曲线与另一条差分曲线的交点对应的基线倾角值作为高度计的右侧视基线倾角估计值，左侧视基线倾角估计值为π减去该右侧视基线倾角估计值。
基线向量海面视差高度计反转干涉成像侧视星载倾角测量反演减去绘制

[发明专利]图像处理装置和图像处理方法-CN201310147912.7有效
发明人：赤尾雅人 -专利权人：索尼公司
申请日： 2013-04-25 - 公布日： 2013-11-06 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理装置和图像处理方法，该图像处理装置包括：视差估计单元，从左视点图像和右视点图像生成视差信息，左视点图像为应用于多维图像显示的针对左眼的图像信号，右视点图像为应用于多维图像显示的针对右眼的图像信号；插值方向控制单元，根据示出基于视差估计单元生成的视差信息的变化的程度的参数，控制包括左视点图像和右视点图像以外的视点图像的虚拟视点图像的插值方向的改变；以及虚拟视点图像生成单元，在其改变由插值方向控制单元控制的插值方向上生成虚拟视点图像
图像处理装置方法

[发明专利]一种多视点视频编码边信息融合的方法-CN201010226512.1有效
发明人：王好谦;郭城;刘晓冬 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2010-07-14 - 公布日： 2010-11-10 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：：参考帧步骤：在一时刻点，标准视点获取目标帧，并同时分别在所述标准视点附近的第一参考视点和第二参考视点获取第一参考帧和第二参考帧；所述标准视点在该时刻点前获取前参考帧，在该时刻点之后获取后参考帧；运动估计步骤：采用运动估计的方式，分别估计出前估计帧和后估计帧，并获得所述前估计帧和后估计帧的加权值为时间估计帧；视差估计步骤：采用视差补偿的方式，分别估计第一估计帧和第二估计帧，并获得所述第一估计帧和第二估计帧的加权值为空间估计帧；边信息估计步骤：构建隶属度函数，并获得所述时间估计帧和空间估计帧的该隶属度函数值，由此获得边信息。
一种视点视频编码信息融合方法

[发明专利]一种基于多层深度平面的深度学习视差估计方法-CN201710597329.4在审
发明人：胡勇;陈鹏;严柯;王鹏;桑新柱;陈铎;荆路友;李超;李永瑞 -专利权人：深圳市佳创视讯技术股份有限公司
申请日： 2017-07-20 - 公布日： 2017-12-19 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多层深度平面的深度学习视差估计方法，包括如下步骤通过N层像素平移构建N层深度平面，所述N为大于1的自然数；通过网络搭建，得到每一层的视差图像的概率；每一层的视差图像概率求和。采用了深度学习网络求解视差，可以从数学上可以求解，以保证求取深度的结果最优。
一种基于多层深度平面学习视差估计方法

[发明专利]基于上采样及精确重匹配的视差估计优化方法-CN202010028308.2有效
发明人：仲维;张宏;李豪杰;王智慧;刘日升;樊鑫;罗钟铉;李胜全 -专利权人：大连理工大学;鹏城实验室
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于上采样及精确重匹配的视差估计优化方法。即在优化网络部分小范围精确重匹配，同时改进以往对视差图或代价图邻插、双线性插值等上采样方法，用网络的方式学习出一种基于传播的上采样，使视差图在上采样的过程中能够好的恢复出准确的视差值。
基于采样精确匹配视差估计优化方法

[发明专利]针对深度和视差估计的语义分割的稳健用途-CN201910864998.2有效
发明人： M·N·朱皮;A·林德斯科格;M·W·陶 -专利权人：苹果公司
申请日： 2019-09-09 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本公开涉及针对深度和视差估计的语义分割的稳健用途。本公开涉及用于使用语义分割来生成捕获图像的稳健深度估计的技术。语义分割可被定义为在图像上创建掩模的过程，其中像素被分割成预定义的一组语义类别。随着语义分割技术在准确性和采用方面的增加，开发利用此类分割和开发用于将分割信息整合到现有计算机视觉应用(诸如深度和/或视差估计)中的柔性技术的方法变得越来越重要，以在广泛的图像捕获场景中产生改善的结果。在一些实施方案中，可使用优化框架来优化相机设备的初始场景深度/视差估计，该估计采用稳健方式的语义分割和颜色正则化两者。
针对深度视差估计语义分割稳健用途

[发明专利]一种基于光场数据的混合深度估计方法-CN201811151940.5有效
发明人：李贺建;黄建民;沙龙;张镇军;刘鹏程;冉广奎;王贺 -专利权人：中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光场数据的混合深度估计方法。该方法为：采用混合深度估计方法，将光场相机采集数据获得的焦点堆栈图像、子图像和全聚焦图像，进行基于视差和模糊检测的混合深度估计，对具有角度差异的子图像采用融合匹配方法进行视差分析，对同时获取的焦点堆栈图像进行聚焦检测获取深度图像，采用分类和自适应混合方法将基于视差得到的深度图和基于聚焦的到的深度图融合；对子图像进行上采样后进行深度图的融合。
一种基于数据混合深度估计方法

[发明专利]自适应迭代残差优化的快速立体匹配算法-CN202211704842.6在审
发明人：郭宏洋 -专利权人：河北工程大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了自适应迭代残差优化的快速立体匹配算法，包括特征提取、多尺度融合、视差计算及优化三个阶段；该算法具体包括双重注意力引导的特征聚合模块、自适应交叉十字匹配模块和自适应视差范围估计模块，其中双重注意力引导的特征聚合模块在多尺度特征聚合中通过加入通道注意力和空间注意力重新校准不同尺度的各特征通道和各像素点的权重；自适应交叉十字匹配模块：通过在左右图特征匹配中加入邻域信息，改善算法在无纹理区域的匹配精度；自适应视差范围估计模块：在多层残差优化模块中，通过视差图指导生成下一层较小的视差搜索范围，避免上一层累积误差向下传播，只生成稀疏代价体和视差残差图，降低了计算量和内存消耗生成。
自适应迭代残差优化快速立体匹配算法

[发明专利]一种基于卷积字典的视差图修复方法-CN202210881390.2在审
发明人：李保平;邹琴;暴海龙;谢健 -专利权人：北京计算机技术及应用研究所
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积字典的视差图修复方法，属于图形图像处理领域。本发明的修复方法的流程为：二维视差图卷积字典学习、M矩阵估计、视差图修复三个步骤。与常用的基于均值滤波的视差图修复方法相比，本发明提出的技术方案能够利用卷积稀疏编码对视差图学习得到的卷积字典进行修复，该修复方法利用卷积字典中提取到的视差图的图像特征，同时根据空洞大小使用多尺度卷积字典进行视差图修复，在这种机制下能够对视差图的空洞进行较为精确的修复。
一种基于卷积字典视差修复方法