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[发明专利]基于可行驶区域的障碍物检测方法、系统和智能终端-CN202110884278.X在审
发明人：王欣亮;朱海涛;杨超;肖志鹏;刘永才 -专利权人：北京中科慧眼科技有限公司
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可行驶区域的障碍物检测方法、系统和智能终端，该方法包括：确定视野范围内的可行驶区域，获取视野范围内的原始视差图，并对原始视差图进行降采样，以获取降采样后的视差图；基于所述可行驶区域，提取降采样后的视差图中的障碍物。该方法基于可行驶区域并结合视差图的特征，可以有效去除天空、地面等无用信息的干扰，提高了障碍物检测的效率及准确性，从而解决了现有技术中障碍物检测准确性较差的技术问题。
基于行驶区域障碍物检测方法系统智能终端

[发明专利]视差图获取方法、遮挡检测网络获取方法及电子设备-CN202111407786.5有效
发明人：王海彬;户磊;化雪诚;刘祺昌;李东洋 -专利权人：合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明实施例涉及图像处理领域，公开了一种视差图获取方法、遮挡检测网络获取方法及电子设备。上述视差图获取方法，包括：获取待处理的立体图影像对；所述待处理的立体影像对中包括第一影像图及第二影像图；根据所述待处理的立体影像对和遮挡检测网络，获取对遮挡区域标记后的待处理的立体影像对；所述遮挡区域为在所述第一影像图中可见，在所述第二影像图中不可见的区域；根据所述对遮挡区域标记后的待处理的立体影像对，获取视差图。先对待处理的立体图影像对的遮挡区域进行标记，根据标记了遮挡区域后的立体影像对获取最终的视差图，能够保证所获取的视差图的质量。
视差获取方法遮挡检测网络电子设备

[发明专利]一种基线可变的双目相机深度图生成方法-CN202010099181.3有效
发明人：纪刚;杨丰拓;朱慧;蒋云飞;柴琦;安帅 -专利权人：青岛联合创智科技有限公司
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/564 文献下载
摘要：本发明公开了一种基线可变的双目相机深度图生成方法，包括如下步骤：计算初始位置的视差图；直方图统计处理视差图，获得主体视差区间和主体视差值；二值化视差图，并获取主体轮廓和主体轮廓中心点；旋转双目云台使云台中心对准主体轮廓中心点对应的空间点；同步移动左右相机改变基线长度；生成基线调整后的深度图。本发明所公开的方法使用不同的基线生成深度图，提高了双目相机生成深度图的灵活性，实现了同一个双目相机连续性检测不同距离物体的目的；相比于同样效果的多线激光雷达，成本较低且具有真彩色。
一种基线可变双目相机深度生成方法

[发明专利]视差图获取方法、装置和设备及控制系统-CN201910186202.2在审
发明人：揭泽群 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种视差图获取方法、装置和设备及控制系统，属于图像处理技术领域，用于提升视差预测的准确度。个级联的特征提取层分别逐层对被拍摄对象的左目图像和右目图像进行特征提取，以得到每一层的左目图像特征集合和右目图像的特征图集合；其中，M为大于或者等于2的正整数；基于第M层特征提取层提取的左目特征图集合和右目特征图集合构建初始视差图；从第M‑1层开始，依次通过各特征提取层提取的左目特征图集合和右目特征图集合对视差图进行迭代更新，直到基于第一层迭代更新后的视差图获得最终视差图。
视差图特征图特征提取集合设备及控制系统迭代更新右目图像左目图像右目左目图像处理技术最终视差图拍摄对象视差预测特征集合准确度第一层正整数构建级联

[发明专利]三维重建方法及装置-CN201710358520.3有效
发明人：张奎;王超;沈家俊;蔡宏;孙正磊;覃骋;毛慧;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： 2017-05-19 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：所述方法包括：通过双目相机采集目标物体在n个方位的n组双目图像；确定n组双目图像中的每组双目图像的视差图；对每组双目图像的视差图进行优化处理，使得优化处理后的视差图中：属于同一物体的像素区域中有效匹配像素点的数量大于或等于：属于同一物体的像素点的最小数量；根据n组双目图像、优化处理后的n个视差图以及双目相机的参数，建立目标物体的三维模型。本申请解决了根据视差图确定出的三维模型较准确性较低问题，提高了根据优化处理后的视差图所建立的三维模型的准确度，本申请用于三维重建。
三维重建方法装置

[发明专利]一种快速自适应权重立体匹配方法-CN201610819094.4有效
发明人：何凯;葛云峰;闫佳星;甄蕊 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-09-13 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开一种快速自适应权重立体匹配方法，包括：对左右两幅图像进行极线矫正处理；分别选取左、右图像为参考图，利用图像的亮度信息、水平梯度信息和垂直梯度信息的结合计算匹配代价；利用余弦函数计算像素点之间的颜色权重和空间距离权重，利用加权聚合算法作初次聚合得到视差空间；对每个像素点的视差搜索范围进行分割，得到t个子搜索范围；结合WTA准则以及视差空间，计算每个像素点在t个视差子搜索范围里的局部最优值；计算像素点之间的自适应权重，在选取出的局部最优视差值处作自适应权重聚合，得到新的视差空间；利用WTA准则对新的视差空间求取全局最优视差值；得到一幅较为精确的视差图。
一种快速自适应权重立体匹配算法

[发明专利]车距检测方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质-CN201710472941.9有效
发明人：仲维 -专利权人：海信集团有限公司
申请日： 2017-06-21 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G01S11/12 文献下载
摘要：本公开揭示了一种车距检测方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：获取当前车辆前方或后方视差图像，从视差图像中导出U‑视差图和V‑视差图；在U‑视差图中提取横向直线，在V‑视差图中提取纵向直线，根据横向直线和纵向直线确定视差图像中的候选物体区域；获取候选物体区域的特征信息，将预存储车辆特征信息与候选物体区域的特征信息进行特征比对，确定候选物体区域是否为车辆区域；根据车辆区域在视差图像中的视差值
检测方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于前后向平滑和O(1)复杂度视差立体匹配方法、装置和设备-CN201811016383.6有效
发明人：许金鑫;李庆武;罗颖;刘艳 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于前后向平滑和O(1)复杂度视差立体匹配方法，分别对左右目图像进行前后向平滑处理，结合颜色和梯度信息构建代价计算函数并计算代价值。在代价聚集阶段，分别对平滑后的左右目图像构建最小生成树，并对代价函数值进行代价聚集，采用WTA策略得到初始视差，通过左右一致性检测判定稳定和不稳定点并得到初始视差置信，同时对不稳定点进行孔洞填充，得到初始视差图，结合左图的颜色信息和初始视差图，得到混合权值，并基于初始视差置信和混合权值，采用水平树结构对置信值进行置信聚集；将置信聚集值进行置信传播，求得最优视差估计值，从而得到最后的稠密视差图；本发明有效地提高立体匹配的准确率和效率
基于前后平滑复杂度视差立体匹配方法装置设备

[发明专利]面向整景卫星影像深度学习密集匹配的多级视差融合方法-CN202211712532.9有效
发明人：江万寿;何升;李绅弘 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向整景卫星影像深度学习密集匹配的多级视差融合方法，涉及摄影测量技术领域。该方法在金字塔核线影像上，进行多分辨率密集影像匹配。在金字塔顶层进行最低分辨率核线影像匹配时，采用传统方法生成低分辨率的视差图；然后在逐级进行金字塔核线影像密集匹配时，利用金字塔上一级的视差图引导本级金字塔核线影像的深度学习密集匹配，对山地和平地区域采用不同策略进行处理；对高山地进行视差分段匹配，通过视差分段匹配可以覆盖高山地大视差的整个范围，而避免单次匹配丢失单次可匹配视差范围外的地形；对平地进行单次匹配并将匹配结果和上一级视差图进行融合，以避免丢失高层建筑物信息。
面向卫星影像深度学习密集匹配多级视差融合方法

[发明专利]一种基于块匹配视差估计的中间视图合成方法-CN201110041538.3无效
发明人：祝世平;于洋 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2011-02-21 - 公布日： 2011-05-25 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：一种基于块匹配视差估计的中间视图合成方法，为对取自同一场景同一时刻不同角度的两幅左右图像进行视差估计，根据求出的视差图通过图像插值得到原始视图间直线(基线)上任意位置虚拟视图，首先分别以左右视图为目标图像进行视差估计，采用基于块匹配的视差估计算法，求出左视到右视以及右视到左视的两幅视差图；然后依据这两幅视差图分别合成初步的中间视图；最后对合成的视图进行空洞填充，得到最终结果。本发明针对左右视图由水平线上摄像机组拍摄，只具有水平方向视差的特点，只在水平方向进行搜索，减少了计算量，降低了算法运行时间；实验结果表明，采用本发明在视图前景距离摄像机较远或图像灰度变化平缓的情况下能得到良好的合成结果
一种基于匹配视差估计中间视图合成方法

[发明专利]使用导引节点的视差图构建-CN202011606702.6在审
发明人：任可可;何志 -专利权人：安霸国际有限合伙企业
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：处理器可以被配置为：根据像素数据生成参考图像和目标图像；对参考图像和目标图像执行视差操作；以及响应于视差操作而构建视差图。视差操作可以包括：从像素数据中选择导引节点，该导引节点包括像素和多个周围像素；通过执行全范围搜索来确定针对像素的峰值位置；通过在峰值位置附近的局部范围中执行块匹配操作来计算针对周围像素中的每一个的移位偏移峰值位置；以及响应于针对像素的峰值位置以及针对周围像素中的每一个的移位偏移峰值位置而生成针对像素数据的视差图中的值。
使用导引节点视差构建

[发明专利]基于网格与韦泊统计特性的无参考立体图像质量评价方法-CN201710794237.5在审
发明人：侯春萍;林洪湖 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-09-06 - 公布日： 2018-01-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于网格与韦泊统计特性的无参考立体图像质量评价方法，步骤如下计算失真立体图像对的视差图及进行左视点图和右视点图融合；对失真立体图像对的左视点图、右视点图、合成图和视差图均进行两次降采样；提取左右视图、合成图和视差图以及对其进行一次、两次降采样后各图中的特征；将失真立体图像对的左视点图、右视点图、合成图和视差图及其进行一次降采样和两次降采样后的各图转换到梯度域，再从各个梯度域中提取韦泊分布的形状参数和尺度参数特征；从失真立体图像对的左视点图、右视点图、合成图和视差图的各图中提取网格图，再从各个网格图中提取网格强度和网格规律性特征；建立回归模型，预测图像质量。
基于网格统计特性参考立体图像质量评价方法

[发明专利]基于立体视图的深度预测方法、装置、设备及存储介质-CN202111590567.5在审
发明人：桑新柱;王华春;陈铎;王鹏;齐帅;叶晓倩;颜玢玢 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，提供一种基于立体视图的深度预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过卷积神经网络对左视点图和右视点图进行预测，得到第一中间视点图及其视差图；通过逆向映射方法结合左视点图、右视点图和第一中间视点图的视差图，得到中间视点图对；若存在中间视点标签，则根据中间视点标签、第一中间视点图和中间视点图对进行计算，得到差异性损失；根据反向传播算法对差异性损失进行最小化，得到目标中间视点图及其视差图，根据目标中间视点图及其视差图进行深度预测。本申请实施例提供的基于立体视图的深度预测方法同时估计目标中间视点图及其视差图，借助目标中间视点图的几何约束，提高了场景深度的准确度。
基于立体视图深度预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于双交叉注意力机制的高精度立体匹配方法-CN202210438290.2在审
发明人：刘荣科;孙叔桥;孙善通 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明设计了一种基于双交叉注意力机制的高精度立体匹配方法，步骤为：利用共享参数的沙漏形网络结构提取校正后的左右视图特征以计算匹配代价；以左图特征为输入计算注意力机制的Key，以右图特征为输入计算注意力机制的Query，以左右图特征按通道级联后的体元为输入，计算注意力机制的Value；利用Key和Query计算得到应用于Value的权重，并求解匹配代价；通过以2D卷积为主的多尺度代价聚合网络，生成视差图估计；最后，用残差校正网络以左右一致性检验为基础，恢复视差图分辨率至输入分辨率，同时完善匹配细节。利用本发明，避免了视差范围的人为预先指定，当视差范围变化时，无需再次训练网络即可获得更大视差范围下的视差估计结果，提高视差估计的便利性。
一种基于交叉注意力机制高精度立体匹配方法

[发明专利]内窥镜图像的视差预测模型建立方法及深度估计方法-CN202110630910.8有效
发明人：石洪宽;李强 -专利权人：华中科技大学;武汉联影智融医疗科技有限公司
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种内窥镜图像的视差预测模型建立方法及深度估计方法，属于图像处理领域，包括：建立视差预测网络DEnet，其以双目图像为输入，用于预测对应的左目图像视差图；利用已标注的第一训练数据集对DEnet进行预训练；以预训练后的DEnet为生成器建立生成对抗网络，其中的判别器输入为左目图像及其视差图，视差图由标注得到或生成器预测得到，判别器用于判断输入视差图的来源；利用部分标注的第二训练数据集对生成对抗网络进行训练后Teacher模型；以预训练后的DEnet为Student模型，利用Teacher模型为第二训练数据集中未标注的样本标注伪标签后对Student模型进行训练，将训练后的Student模型或者Teacher模型作为视差预测模型
内窥镜图像视差预测模型建立方法深度估计