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[发明专利]物体检测装置、物体检测系统、移动体和物体检测方法-CN202080067162.0在审
发明人：河野健治;高野枫子 -专利权人：京瓷株式会社
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：物体检测装置构成为执行路面检测处理、物体视差确定处理以及物体检测处理。路面检测处理基于第一视差图推定路面的位置。第一视差图是基于立体照相机的输出而生成的，视差与由第一方向和与第一方向相交的第二方向构成的二维坐标相关联，其中，第一方向与立体照相机的拍摄图像的水平方向对应。物体视差确定处理中，在第一视差图的第一方向上的每个坐标范围的视差的出现次数超过与视差对应的预定阈值的情况下降视差确定为物体视差。物体检测处理中，将物体视差的信息变换为x‑z坐标空间上的点群，通过提取点群的集合来检测物体。
物体检测装置系统移动方法

[发明专利]基于抗纹理十字和权值十字的立体视差优化方法-CN201710038657.0有效
发明人：水鹏朗;徐众林;史利香 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-01-19 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于抗纹理十字和权值十字的立体视差优化方法。主要解决现有技术视差优化方法所得视差图不准确的问题。其实现步骤为：1)对原左右视差图进行错误点检测，得到错误点集合；2)对原始彩色图像预处理，提取其结构信息；3)对每个错误点，利用结构信息构建其支持区域；4)对每个支持区域的点，计算其视差代价；5)利用支持区域，通过计算相邻点权重，构建权值十字；6)对可选视差的每一层，由权值十字进行上下两步信息传递的视差代价聚合；7)利用视差聚合总信息量，选择错误点的最佳视差；8)重复(3)‑(7)，直至所有错误点被更新。本方明能够快速准确地对原始视差图进行视差优化，可用于双目立体匹配。
基于纹理十字立体视差优化方法

[发明专利]一种双目人脸活体判别方法、装置及存储介质-CN202211417945.4有效
发明人：谭明奎;陈果;李代远;杜卿 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种双目人脸活体判别方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取双目摄像头的左输入图像和右输入图像，获取与左输入图像对应的左视差概率图以及与右输入图像对应的右视差概率图；根据左输入图像和左视差概率图生成右视角的伪右输入视图，根据右输入图像和右视差概率图生成左视角的伪左输入视图；根据输入图像、视差概率图和伪输入视图对模型进行训练，实现自监督的模型训练；采集待识别图像，将待识别图像输入训练后的模型中，获得视差概率图，根据视差概率图获取深度图，根据深度图获取活体判别结果。
一种双目活体判别方法装置存储介质

[发明专利]一种深度图的背景更新方法-CN201911230183.5在审
发明人：李行;李杨;丁鹏飞;霍志坤;蒋桐;古峥 -专利权人：南京美基森信息技术有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度图的背景更新方法。该方法在获取到每一帧深度图时，通过移动平均算法更新视差分布矩阵，这样得到的视差分布矩阵能够有效体现出每个像素点在一段时间内的视差分布情况。同时针对视差跳变情况，提出通过计算一段时间内的视差分布方差，或者统计一段时间内的视差跳变过大的比例，来判断某一像素点在一段时间内的视差是否稳定，用于判断此像素点的视差是否可靠，以此作为进行前景提取的依据对于视差分布矩阵，通过提取可选的第二视差，以尽量规避因为视差跳变导致的错误前景问题。本方法计算量小，对环境变化的适应速度快，准确度高，有效解决了深度图视差跳变的问题。
一种深度背景更新方法

[发明专利]一种三维光场显示系统-CN201410779720.2在审
发明人：桑新柱;高鑫;于迅博;颜玢玢;陈铎;王鹏;陈志东;苑金辉;王葵如;余重秀 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2014-12-16 - 公布日： 2016-07-13 - 主分类号： G02B27/22 文献下载
摘要：本发明公开一种三维光场显示系统，所述系统包括：显示器、透镜阵列、全息功能屏；所述显示器用于显示预设的视差子图阵列；所述透镜阵列用于将所述预设的视差子图阵列投射到所述全息功能屏；所述全息功能屏用于提供具有全视差立体效果的光场；其中，所述透镜阵列中的透镜为具有偏心光瞳的透镜，所述透镜阵列满足如下条件：所述预设的视差子图阵列中位于第i行第j列的视差子图的中心相对于所述透镜阵列中相应位置的透镜L_ij的通光圆孔的张角为U，i为不大于视差子图阵列行数的正整数，j为不大于视差子图阵列列数的正整数。
一种三维显示系统

[发明专利]一种图像虚化方法、装置、存储介质及终端设备-CN202110373652.X在审
发明人：李鹏;刘阳兴 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像虚化方法、装置、存储介质及终端设备，所述方法包括获取所述待处理图像的人像掩膜图，并基于所述人像掩膜图以及预览焦点确定所述待处理图像对应的视差图；基于所述预览焦点，确定所述视差图中的各视差像素点各自对应的虚化半径；基于各视差像素点各自对应的虚化半径对所述待处理图像进行虚化，以得到待处理图像对应的虚化图像。本申请通过结合人像掩膜图与视差图来对待处理图像进行虚化，在虚化过程中通过人像掩膜图来优化视差图中人像的视差值的一致性，减少人像的误虚和漏虚，从而提高待处理图像的预览效果。
一种图像方法装置存储介质终端设备

[发明专利]基于视差估计的多模态图像配准方法-CN202210824492.0在审
发明人：岳涛;李娜;黄志聪;胡雪梅 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视差估计的多模态图像配准方法。具体步骤为：(1)搭建阵列成像系统；(2)构造数据集；(3)将图像输入神经网络，采用双支路策略，提取共有特征与特有特征；(4)利用通道注意力增强模块进行特征增强，构建基于视差的匹配代价，通过视差回归得到视差图；(5)利用所求得视差图，通过单应性扭曲进行图像对齐，实现多模态图像的配准融合；(6)构建损失函数，包括平均绝对损失函数和最小二乘生成对抗损失函数；(7)将测试集的图像输入神经网络，得到风格生成图、预测视差图和对齐融合后的多模态图本发明的方法可以通过不同视角的多模态图像得到视差图，进而求得配准融合后的多模态图像。
基于视差估计多模态图像方法

[发明专利]基于匹配代价更新及图像分割的视差精炼方法-CN201710576542.7有效
发明人：朱程涛;李锵;滕建辅 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-07-14 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于匹配代价更新及图像分割的视差精炼算法，包括对参考图像I_R以及目标图像I_T进行图像分割；使用基于窗口聚合的立体匹配算法，对参考图像I_R以及目标图像I_T进行初始立体匹配，得到参考图像初始视差图D_AR以及目标图像初始视差图；计算更新后的参考图像匹配代价；得到参考图像聚合权重Ω_R(i_R,j_R)和目标图像聚合权重Ω_T(i_T,j_T)；得到参考图像视差图D_BR和目标图像视差图D_BT；得到最终的参考图像稠密视差图D_R以及目标图像稠密视差图D_T。
基于匹配代价更新图像分割视差精炼算法

[发明专利]一种基于自适应候选视差预测网络的实时双目立体匹配方法-CN202011176728.1有效
发明人：张旭翀;孙宏滨;戴赫;赵永利;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应候选视差预测网络的实时双目立体匹配方法。该方法首先利用二维卷积神经网络对立体图像对进行多尺度特征提取，得到高、低分辨率的特征图。然后，第一阶段视差估计利用低分辨率特征图进行视差粗估计。在利用粗估计结果和左图信息预测得到自适应候选视差以后，第二阶段视差估计则利用预测结果和高分辨率特征图进行精细视差估计。最后，对视差图进行层次化精修得到全尺寸视差图。与现有的由粗到精立体匹配神经网络相比，本发明可以为精细视差估计阶段预测更准确的动态偏移量，以满足图像中各种目标不同的视差校正需求。
一种基于自适应候选视差预测网络实时双目立体匹配方法

[发明专利]一种路面检测识别方法、装置、智能终端及存储介质-CN202011154440.4在审
发明人：王京华;江健民 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种路面检测识别方法、装置、智能终端及存储介质，其中，上述路面检测识别方法包括：获取图像数据；基于上述图像数据生成视差图；基于上述图像数据生成语义图；基于上述视差图和上述语义图进行路面检测识别由于本发明方案通过语义图和视差图共同进行路面识别检测，不仅考虑了视野中所有像素对应的视差，还考虑了视野中所有像素对应的语义，结合视差和语义进行路面检测识别。因此，相较于现有技术中仅通过视差图进行路面检测识别的方案，本发明方案可更准确的进行路面检测识别。
一种路面检测识别方法装置智能终端存储介质

[发明专利]不平道路的检测方法和系统-CN201210335758.1有效
发明人：游赣梅;师忠超;鲁耀杰;王刚 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2012-09-11 - 公布日： 2014-03-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种不平路面的检测方法和系统，包括：采用两台深度照相机同时拍摄同一场景的深度图，并基于所拍摄的深度图计算该场景的视差图；基于所获得的视差图，采用V-视差算法，获得所述场景的V-视差图；在V-视差图探测中与路面对应的斜线，从而将该斜线的方向作为路面的方向；基于所拍摄的场景的视差图和消失点坐标，计算路面的横截面投影；以及拟合路面的横截面投影，以得到横截面上的道路线从而抽取路面，并将在拟合道路线下方的点作为道路点。
不平道路检测方法系统

[发明专利]视差图校正方法、装置、终端及计算机可读介质-CN201910533023.1在审
发明人：孙一郎;侯一凡 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司;北京京东方光电科技有限公司
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种视差图校正方法、装置、终端及计算机可读介质，该方法包括：获取待校正的视差图以及用于生成视差图的基准视图；提取基准视图中目标物的轮廓；根据视差图中与轮廓对应的各个像素点及其相邻像素点的视差值之差，判断视差图中与轮廓对应的各个像素点是否为起始误差点；对于任意一个像素点，当判断出该像素点为起始误差点时，检测与起始误差点位于同一行的边界误差点的位置；获取与边界误差点位于同一行，且位于边界误差点背离起始误差点一侧的预设数量的像素点的视差值，并根据预设数量的像素点的视差值对起始误差点、边界误差点以及位于起始误差点和边界误差点之间的像素点的视差值进行校正。本发明校正了形成视差图时产生的失真。
视差校正方法装置终端计算机可读介质

[发明专利]视差图生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质-CN202110733741.0在审
发明人：向超;刘阳兴 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种视差图生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质；其中方法，包括：获取待处理图像的若干关联关键点对；关联关键对包括一个第一关键点以及第二关键点，第一关键点为待处理图像中的一个像素点，第二关键点为待处理图像对应的辅助图像中的一个像素点；根据若干关联关键点对，确定待处理图像对应的目标视差值；根据目标视差值、待处理图像和辅助图像，生成视差图。本申请利用待处理图像和辅助图像中的若干关联关键点对去计算待处理图像对应的目标视差值，然后利用目标视差值、待处理图像和辅助图像去生成视差图，解决了视差图动态区间被压缩或是场景中超出视差值搜索范围的部分区域无法计算视差的问题
视差生成方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种障碍物检测方法及装置-CN201711012442.8有效
发明人：冯谨强 -专利权人：海信集团有限公司
申请日： 2017-10-26 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供一种障碍物检测方法及装置，包括：得到不包括路面的稀疏视差图与U视差图；基于U视差图检测得到第一直线段；横向连接第一直线段，得到第二直线段，根据第二直线段确定障碍物的拍摄宽度与在稀疏视差图中的位置；在稀疏视差图中，统计得出第二直线段对应的列区域中每一行上有效视差值的个数；根据每一行上有效视差值的个数与预设个数阈值确定障碍物在稀疏视差图中的上边界行和下边界行，根据上边界行和下边界行确定障碍物的拍摄高度；根据障碍物的拍摄宽度、拍摄高度，以及在稀疏视差图中的位置，在第一图像或第二图像中确定目标障碍物。应用该方法，可以提高基于稀疏视差图进行障碍物检测的效率以及检测结果的准确度。
一种障碍物检测方法装置

[发明专利]基于金字塔加速的深度恢复方法、电子设备及存储介质-CN202111547557.3有效
发明人：李东洋;化雪诚;王海彬;刘祺昌;户磊 -专利权人：合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例涉及图像处理领域，公开了一种基于金字塔加速的深度恢复方法、电子设备及存储介质，其中方法包括：对预处理后的物体散斑图和参考散斑图进行一层下采样；对下采样得到的物体金字塔层中与多个候选种子点对应的映射点，在参考金字塔层中进行视差搜索，确定每个映射点对应的最优的多个第一视差值；对每个候选种子点，根据相应各第一视差值所确定的视差搜索范围进行视差搜索，确定该候选种子点是否为种子点，并获取种子点的第二视差值；利用种子点及其第二视差值，采用区域增长方法确定物体散斑图与参考散斑图的视差值；基于视差值恢复深度信息。本方案能够有效解决现有金字塔中底层与上层视差不一致的问题，同时加速深度恢复进程。
基于金字塔加速深度恢复方法电子设备存储介质

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