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[发明专利]视差图预测模型训练方法、预测方法、装置及电子设备-CN201910381648.0有效
发明人：吴方印;陈平;杨东 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了视差图预测模型训练方法、预测方法、装置及设备，可以获得3D片源样本集；用基础样本子集对初始视差图预测网络训练获得过渡视差图预测网络；用非基础样本子集对初始转换参数网络训练获得非基础样本子集分别对应的转换参数；将非基础样本子集的样本输入过渡视差图预测网络，获得过渡视差图预测网络预测的中间视差图；按非基础样本对应转换参数和视差图转换公式，将非基础样本的中间左视差图和中间右视差图转换为预测左视差图和预测右视差图；按预设损失函数公式和预设方法确定出视差图预测网络模型是否为训练好的视差图预测网络模型。可见，应用本发明实施例，提高了视差图预测模型预测出的视差图的准确性。
视差预测模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种视差图的处理方法、电子设备、存储介质及产品-CN202210535723.6在审
发明人：聂旎 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V10/24 文献下载
摘要：本申请提供一种视差图的处理方法，电子设备及存储介质及产品，所述处理方法包括：获取待处理的视差图以及对应的语义分割结果图；将所述视差图中与所述语义分割结果图中的前景区域对应的视差进行调整，得到调整后的视差图；将所述调整后的视差图与所述待处理的视差图进行融合，得到融合后的视差图。本申请中，通过对视差图中与语义分割结果图中的前景区域对应的视差进行调整，从而使该前景区域的视差都接近一致，将调整后的视差图与待处理的视差图再进行融合，使融合后的视差图更加自然，呈现出的图像效果更加清晰。本申请不但节省了优化视图差的时间，降低了优化视差图的错误率，还提高了优化视差图的准确率。
一种视差处理方法电子设备存储介质产品

[发明专利]RADAR视差图优化方法、立体匹配视差图优化方法及系统-CN201310698887.1有效
发明人：焦剑波;王荣刚;王振宇;高文;王文敏;董胜富 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2013-12-18 - 公布日： 2015-06-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种RADAR视差图优化方法、立体匹配视差图优化方法及系统，其中RADAR视差图优化方法包括步骤：获取颜色分块图：对初始图像进行对比度增强并将其由RGB空间转换为CIELab空间，通过mean-shift颜色分割对CIELab空间进行颜色分块得到颜色分块图；获取视差图边缘信息：接收初始图像的初始视差图，结合Canny算子提取初始视差图中的视差图边缘信息；视差图优化；结合颜色分块图和视差图边缘信息进行不一致区域检测得到问题区域图，根据问题区域图对初始视差图进行OccWeight修正并滤波得到最终视差图。通过本申请的方法对初始视差图进行优化后，降低了错误率，提高了最终视差图的准确率。
radar 视差优化方法立体匹配系统

[发明专利]一种视差图的评判方法、装置及终端-CN201810336273.1有效
发明人：赵启东 -专利权人：海信集团有限公司
申请日： 2018-04-16 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种视差图的评判方法、装置及终端，涉及图像处理技术领域，该方法包括：根据双目摄像机采集到的双目源图像得到梯度图与视差图；根据梯度图得到纹理分布图，并根据视差图得到视差变化分布图；根据纹理分布图与视差变化分布图，将视差图中满足预设条件的区域确定为无效视差区域；根据无效视差区域占视差图的区域比例确定视差图的有效性。应用该方法，可以实现评判视差图的有效性、准确性，从而当连续判定出多帧无效或有效性较差的视差图时，及时提醒驾驶员ADAS系统的工作效果可能存在异常，以提醒驾驶员谨慎驾驶。
一种视差评判方法装置终端

[发明专利]图像处理设备、图像处理方法以及程序-CN201210175203.5有效
发明人：绪形昌美;森藤孝文;牛木卓 -专利权人：索尼公司
申请日： 2012-05-30 - 公布日： 2012-12-12 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：视差检测单元生成表示由右图像和左图像构成的图像的每个像素的视差的视差图，并且生成表示视差的可靠度的可靠度图。深度信息估计单元基于右图像和左图像，生成表示图像上的对象的深度的深度信息图。深度视差转换单元使用用来将深度信息转换成视差信息的转换式，将深度信息图转换成伪视差图。视差合成单元基于可靠度图对视差图和伪视差图进行合成，以生成校正视差图。本技术可应用于图像处理设备。
图像处理设备方法以及程序

[发明专利]视差图计算方法和装置、电子设备、计算机存储介质-CN201710593224.1有效
发明人：何君舰;刘瑞祥;曹红胜;赵东旭 -专利权人：智车优行科技（北京）有限公司
申请日： 2017-07-19 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种视差图计算方法和装置、电子设备、计算机存储介质，其中，方法包括：分别将左图像和右图像的宽和高都缩小为原来的1/n，得到缩小左图和缩小右图，其中，n为大于一的正整数；对所述缩小左图和缩小右图计算缩小视差值，基于计算得到的缩小视差值得到缩小视差图，所述缩小视差图包括至少两个视差层；将所述缩小视差图的宽和高分别放大为原来的n倍，所述缩小视差图中每两个相邻视差层之间的视差值的差值放大为原来的n倍；分别计算所有所述视差层的层视差图，将所有所述层视差图叠加得到对应所述左图像和右图像的视差图。本实施例通过图像的缩小和放大过程，减少了计算量和内存消耗，使视差图的计算能够更广泛的推广应用。
视差计算方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]视差图的处理方法及装置、存储介质、电子装置-CN202010754319.9在审
发明人：庄涵;汪鹏飞;刘羽;任宇鹏;卢维;周璐 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种视差图的处理方法及装置、存储介质、电子装置，上述方法包括：获取待处理的视差图；根据所述视差图中像素点的颜色核以及高斯滤波器对所述视差图进行双边滤波，得到处理后的视差图；采用区域生长方式遍历所述处理后的视差图，以确定所述处理后的视差图的孤立块；对所述孤立块进行修正处理，得到修正后的视差图，采用上述技术方案，解决了相关技术中，视差的处理中确定孤立块的计算耗时过长，视差处理流程复杂等问题，进而可以在消除视差中孤立点的基础上，还能够对视差边缘进行较好的保留，并从时间上减小对视差处理的耗时，提高了视差处理效率。
视差处理方法装置存储介质电子

[发明专利]一种视差图降噪方法-CN202310902820.9在审
发明人：季苏徽 -专利权人：元橡科技（苏州）有限公司;元橡科技（北京）有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本申请公开一种视差图降噪方法，包括步骤：步骤1、获取双目相机的采集图像并计算视差值，生成视差图；步骤2、根据视差阈值遍历视差图中的视差点，并根据遍历结果将视差图划分为多个图层；步骤3、统计各个图层中视差点的视差点个数，并去除视差点个数小于或等于相应平面阈值的图层；步骤4、采用图像拼接的方式，根据剩余图层，生成降噪视差图；其中，视差阈值以及平面阈值的取值由采集图像中像素点与双目相机之间的距离确定。本申请基于视差阈值以及平面阈值，对视差图中的各个视差点进行图层的划分，实现对视差图进行降噪滤波，并将相应图层中离散的有效视差点保留下来。
一种视差图降噪方法

[发明专利]立体图像合成方法及装置-CN201410474168.6在审
发明人：张添烜;陈易群 -专利权人：宏碁股份有限公司
申请日： 2014-09-17 - 公布日： 2016-02-03 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：取得对应于第一图像以及第二图像的视差图，并且根据视差图判断图像内容中的零视差区域对应零视差区域调整视差图为已位移视差图。根据已位移视差图以及预设最大范围线性或非线性地调整已位移视差图得到已调整视差图。根据已调整视差图、第一图像以及第二图像产生多个虚拟视角图像。根据已调整视差图加强虚拟视角图像的二维深度线索。
立体图像合成方法装置

[发明专利]视差图稠密化方法、装置和计算机可读存储介质-CN201710903464.7在审
发明人：李学锋;刘殿超;张观良;付万豪 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：提供了视差图稠密化方法、装置和计算机可读存储介质。该视差图稠密化方法可以包括：根据目标场景的左右图像计算初始视差图；根据像素相似性，将左右图像中的参考图像分割为多个像素块；以每个像素块内具有视差值的像素为顶点，将每个像素块再分为多个区域；根据每个区域的顶点像素的视差值，估计落在该区域内的在该初始视差图中无视差值的像素的视差值；利用所估计的视差值填充该初始视差图，以获得稠密视差图。
视差图视差像素块像素计算机可读存储介质稠密左右图像稠密视差图像素相似性参考图像目标场景填充分割

[发明专利]基于视差图的视差方向上连续型物体检测方法和装置-CN201210535689.9有效
发明人：刘殿超;刘媛;胡平;师忠超;鲁耀杰 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2012-12-12 - 公布日： 2014-06-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视差图的视差方向上连续型物体检测方法和装置，该检测方法包括：获得包括该连续型物体的视差图，该物体在视差方向上连续；按照视差由大及小的顺序，获取与各个视差对应或与各个视差范围对应的视差截面图，其中视差截面图是与确定视差值对应或与确定视差值范围对应的所有视差点形成的视差图横截面；根据待检测物体的特性，从视差截面图中提取特征；以及基于各个视差截面图的特征序列识别物体。根据本发明实施例的方法提取出视差截面图序列，进行特征的提取和物体的识别，克服了对路面输入结果的依赖，具有更好的稳定性和适应性；有效的利用的物体空间连续性的特征，并且克服了直接检测由背景干扰产生的误检或者漏检
基于视差向上连续物体检测方法装置

[发明专利]三维视差图-CN201180027121.X有效
发明人： T.博雷尔;R.奥斯特曼;W.普策克-罗明 -专利权人：汤姆森特许公司
申请日： 2011-03-31 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：一种特定实现方式存取画面中的特定地点的视差值，该视差值指示与特定分辨率有关的视差。该特定实现方式根据多种分辨率修改存取的视差值以产生修改的视差值。另一种实现方式存取画面中的特定地点的视差值，该画面具有特定分辨率，以及该视差值指示与不同于该特定分辨率和基于多种分辨率的另一种分辨率有关的视差。一种进一步实现方式修改存取的视差值以产生指示与特定分辨率有关的视差的修改视差值。
三维视差

[发明专利]一种基于双目视觉的无人驾驶汽车可通区域检测方法-CN201610027922.0有效
发明人：付梦印;宋文杰;杨毅;汪稚力;邱凡 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2016-01-15 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双目视觉的无人驾驶汽车可通区域检测方法，过程为：获取安装在无人驾驶车上的车载双目摄像机采集的车辆前方左右目图像作为原始识别图像；对左右目图像进行预处理，获取处理后的稠密视差图；针对稠密视差图获得相应的U视差图；针对U视差图获得障碍物图；利用障碍物图对稠密视差图进行障碍物剔除，获得剔除大量障碍物后的视差图；针对剔除大量障碍物后的视差图，获得其规范化的V视差图；针对V视差图，获得道路区域的上边沿；将所述稠密视差图中道路区域的上边沿以上部分剔除，获得剔除非道路区域的视差图；针对剔除非道路区域的视差图，进行进一步的障碍物剔除，然后对获得的障碍物图进行灰度反转，获得可通行区域图。
一种基于双目视觉无人驾驶汽车区域检测方法

[发明专利]一种路面可行驶区域检测方法、装置以及自动驾驶系统-CN202010522043.1在审
发明人：崔峰;裴姗姗;孙钊;朱海涛;刘永才 -专利权人：北京中科慧眼科技有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种路面可行驶区域检测方法、装置以及自动驾驶系统，该路面可行驶区域检测方法包括：通过双目成像设备获取路面的左视图和右视图，并对左视图和所述右视图进行处理，得到稀疏视差图；将稀疏视差图转换为U‑视差图，并将U‑视差图的像素与预设像素强度阈值进行比较，得到比较结果；根据比较结果，删除所述U‑视差图中像素小于预设像素强度阈值的像素点，得到第一U‑视差图，并将第一U‑视差图进行处理，得到第二U‑视差图；在第二U‑视差图中获取并处理固定数目的目标边界点，得到凸包区域；将U‑视差图进行LOG变换，得到U‑LOG‑视差图；根据U‑LOG‑视差图的信息和凸包区域的信息分割出路面可行驶区域。
一种路面行驶区域检测方法装置以及自动驾驶系统

[发明专利]基于四模Census变换和离散视差搜索的立体匹配算法-CN201811090759.8在审
发明人：杨依忠;徐栋;荣燊;解光军;鲁迎春 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2018-09-18 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：针对现有技术的不足，本文提出了基于四模Census变换和离散视差搜索的立体匹配算法，包括：输入左右原始图像，转化成左右灰度图，将转化后的灰度图视为左右参考图像；对左右参考图进行代价体构造，获得参考图匹配成本；随机产生左右初始视差图；利用块匹配算法，对左右初始视差图进行迭代计算，获取粗视差图；对粗视差图进行视差优化，获得最终的精细视差图，并输出。有益的技术效果：本发明可以得到高质量的视差图，同时大大降低了计算量。实验表明，本算法运行时间短而且可以得到更准确的视差图。
视差图视差算法立体匹配灰度图搜索块匹配算法参考图像迭代计算技术效果匹配成本随机产生原始图像计算量转化精细输出优化

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