专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于视点合成的立体图像垂直视差消除方法-CN201410166939.5有效
  • 杜歆;邹泷;朱云芳 - 浙江大学
  • 2014-04-24 - 2014-07-23 - H04N13/00
  • 本发明公开了一种基于视点合成的消除立体图像垂直视差的方法。本发明按顺序可以分为四个步骤:(1)对原始立体图像进行传统方式的外极线校正,得到初始校正后的立体图像;(2)对初始校正后的立体图像进行立体匹配,得到对应的水平视差;(3)根据投影关系,计算得到对应于原始立体图像的水平视差和垂直视差;(4)基于原始立体图像的水平视差和垂直视差,进行视点合成,得到校正后的立体图像。本发明的主要特点是引入视点合成技术,在消除立体图像的垂直视差的同时,减小校正过程带来的投影失真。
  • 一种基于视点合成立体图像垂直视差消除方法
  • [发明专利]基于捆绑约束的分级优化立体匹配方法-CN201610884005.4有效
  • 李素梅;李永达;刘娇丽;侯春萍 - 天津大学
  • 2016-10-10 - 2019-06-21 - G06T7/30
  • 本发明属于立体图像领域,为实现得到目标场景准确的视差,更好的处理立体匹配问题,并且能够得到更加准确的视差信息,在计算机视觉和机器人应用领域具有非常好的应用前景。本发明采用的技术方案是,基于捆绑约束的分级优化立体匹配方法,(1)首先通过ASW局部立体算法得到初始视差;(2)结合图像一致性约束和几何连续性约束对视差进行优化,以实现对图像噪声和遮挡区域边界更好的处理;(3)利用图像分割的方法获取需要局部优化的图像和视差信息;(4)通过二次表面差值的方法对局部视差进行优化得到最终的视差
  • 基于捆绑约束分级优化立体匹配方法
  • [发明专利]一种图像特征处理方法和装置-CN202210030941.4在审
  • 徐鑫 - 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司
  • 2022-01-12 - 2022-04-22 - G06T7/55
  • 该方法的具体实施方式包括:利用双目相机生成左图像和右图像,使用特征提取网络提取左图像和/或右图像的特征,得到图像特征;以预设代价聚合体缩放因子为步长,从初始值遍历至图像特征的最大视差,得到多个视差以构建第一代价聚合体进行聚合处理,生成第一视差;基于图像特征和第一视差,构建第二代价聚合体以进行聚合处理,生成第二视差;使用二维卷积神经网络,对第二视差进行精炼处理,以生成左图像特征和右图像特征的目标视差。该实施方式基于由粗到精的两段非全程代价聚合方法,计算左右图像特征的视差,解决现有3D代价聚合网络速度慢的问题,且保持有足够精度。
  • 一种图像特征处理方法装置
  • [发明专利]视差精修方法、装置及存储介质-CN201910097004.9有效
  • 杜银和 - 湖北亿咖通科技有限公司
  • 2019-01-30 - 2021-02-09 - G06T5/00
  • 本公开提供一种视差精修方法、装置及存储介质,涉及图像处理技术领域。并在第二图像中的对应位置构建与第一邻域窗口大小相同的多个第二邻域窗口;在构建第二邻域窗口后,针对第一图像中的每个第一邻域窗口,对该第一邻域窗口和与该第一邻域窗口大小相同的多个第二邻域窗口进行匹配代价计算,得到第一视差;在得到第一视差后,对第一视差进行插值运算,并对插值运算后的第一视差进行平滑处理,减少了视差值的空洞影响,增加视差值的连续性,进而实现了对视差的精修。
  • 视差图精修方法装置存储介质
  • [发明专利]智能设备以及图像处理方法-CN202010335007.4在审
  • 赵启东;殷红杰;方春伦;杨柳 - 海信集团有限公司
  • 2020-04-24 - 2021-10-01 - G06K9/62
  • 所述智能设备,包括用于采集图像的图像采集装置,还包括:处理器,用于:确定双目源图像的梯度;并且,对双目源图像进行图像压缩,获取压缩后的双目图像;对压缩后的双目图像进行滤波,然后,获取滤波后的双目图像的梯度,对梯度进行基于窗口的立体匹配,获得初始视差图像;基于所述双目源图像的梯度和所述初始视差图像,确定所述初始视差图像的边缘视差,并利用所述边缘视差确定稀疏视差图像,基于所述疏视差图像进行图像识别。
  • 智能设备以及图像处理方法

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