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[发明专利]一种基于引导信息的立体匹配方法-CN202110943550.7在审
发明人：魏东;何雪;刘涵;于璟玮 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：一种基于引导信息的立体匹配方法，包括：图像输入：输入左右相机两幅图像，将左图像和右图像分别作为参考图像和目标图像；特征提取：使用卷积网络VGG对输入的两幅图像分别进行特征提取，获取不同尺度图像特征；提取边缘信息：使用HED网络对输入的两幅图像分别提取边缘特征图，获取边缘细节信息；视差注意力计算初始视差：提取到的不同尺度的特征与边缘信息融合后输入到视差注意力模块，生成视差注意力图，再回归到初始视差图；提取语义信息：特征提取的最后池化层得到的特征送入到DenseASPP网络提取语义特征图，获取语义信息；视差优化：语义特征图与初始视差图融合，利用语义信息进行视差优化得到最终视差图。
一种基于引导信息立体匹配方法

[发明专利]视差估计系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN201911281475.1在审
发明人：方舒;周骥;冯歆鹏 -专利权人：上海肇观电子科技有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：提供一种视差估计系统、方法、电子设备及计算机可读存储介质。所述视差估计系统包括：特征提取网络，被配置为对图像对中的各图像进行特征提取，并将提取到的图像特征输出给视差生成网络；以及所述视差生成网络，被配置为根据所述提取到的图像特征，进行级联的多级视差处理，得到多个尺寸依次增大的视差图，其中，所述多级视差处理中的第一级视差处理的输入包括多个具有与该级视差处理相对应的尺寸的图像特征；所述多级视差处理中的除所述第一级视差处理以外的每一级视差处理的输入包括：一个或多个具有与该级视差处理相对应的尺寸的图像特征，以及上一级视差处理所生成的视差图。
视差估计系统方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]条纹图像目标区域提取方法-CN201910347139.6有效
发明人：尚继辉;张韶越;何志成;裘泽锋;陈曾沁;孟繁冲;高洋 -专利权人：航天智造（上海）科技有限责任公司
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种条纹图像目标区域提取方法，通过进行条纹图像的目标区域提取；在所述目标区域提取的基础上，进行亚像素视差获取；在亚像素视差获取的基础上，通过视差滤波器进行视差过滤，以获得精确的视差；获得精确的视差后
条纹图像目标区域提取方法

[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]路面车道线的检测方法及装置、电子设备-CN201710472930.0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： 2020-06-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开揭示了一种路面车道线的检测方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：根据车辆行进方向的双目图像生成视差图像，根据视差图像生成U‑视差图和V‑视差图；分别对U‑视差图和V‑视差图中灰度值非0的像素点进行直线拟合，分别从U‑视差图和V‑视差图中提取具有非同一视差值的直线；根据U‑视差图中所提取直线在视差图像中的对应区域以及V‑视差图中所提取直线在视差图像中的对应区域，确定候选车道线区域；根据候选车道线区域在双目图像中的对应位置
路面车道检测方法装置电子设备

[发明专利]基于神经网络的自修正弱监督双目视差提取方法及装置-CN201910525894.9有效
发明人：戴琼海;赵天奇 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的自修正弱监督双目视差提取方法及装置，其中，该方法包括：构建左右眼图像匹配网络，获取2D左右眼图像数据，输入左右眼图像匹配网络得到左右眼样本匹配结果；将左右眼样本匹配结果输入预先训练的修正单元网络得到置信度值，根据置信度值区分2D左右眼图像数据的匹配正确部分和匹配错误部分；提取匹配正确部分的视差信息，及构建视差估计网络，通过视差估计网络对匹配错误部分进行视差估计；将匹配正确部分的视差信息和匹配错误部分的视差估计信息进行融合，并进行无监督自约束条件进行约束，得到视差提取结果。该方法通过改进神经网络架构，充分利用左右眼数据之间的自约束信息，先匹配后估计来进行视差提取。
基于神经网络修正监督双目视差提取方法装置

[发明专利]道路边缘检测方法和装置-CN201310075780.1有效
发明人：游赣梅;陈超;师忠超;鲁耀杰;王刚 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2013-03-11 - 公布日： 2017-06-09 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：该道路边缘检测方法可以包括获得包括道路区域的视差图和对应的V‑视差图；在V视差图中提取道路线Lv；基于V视差图中提取的道路线Lv，获得包含道路的子U视差图；以及在该子U视差图中自适应地提取道路边缘。
道路边缘检测方法装置

[发明专利]一种基于双目视频的测距方法和装置-CN201511033213.5有效
发明人：王晓曼 -专利权人：青岛歌尔声学科技有限公司
申请日： 2015-12-31 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：该方法包括，获取双目图像；对双目图像进行预处理；通过立体匹配算法从双目图像中找到各像素点匹配的对应点，计算双目图像各像素点的视差值，获得视差图；设置样本集，采用被处理的第一帧视差图对样本集进行初始化；利用样本集对当前帧视差图进行视差优化和提取目标，并更新样本集，将其用于下一帧视差图的视差优化和提取目标；对从当前帧视差图提取出的目标的所有像素点的视差值求取平均值，根据双目测距原理，计算获得目标的距离。本发明提供的技术方案采用立体匹配算法得到视差图后，通过多帧的处理提高算法精度，并且有效地提取出目标，能够解决现有技术效率和精度不能兼顾的问题。
一种基于双目视频测距方法装置

[发明专利]一种视差图提取的方法和装置-CN201610019727.3有效
发明人：李选中;宋呈群;吴振志;吴涵渠 -专利权人：深圳市奥拓电子股份有限公司
申请日： 2016-01-13 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，提供了一种视差图提取的方法和装置。所述方法包括读取双视图图像，并获取所述双视图图像的像素信息；根据所述像素信息，获得所述双视图图像中对应像素的视差能量；根据预设视差值，比较所述双视图图像的对应像素的视差能量，以获得所述双视图图像的最小视差能量，将所述最小视差能量对应的视差值作为视差图中目标像素的像素值。通过本发明可以根据双视图图像自动提取视差图，不需要人工干预，视差图边缘清晰，质量高。
一种视差提取方法装置

[发明专利]边界检测装置和边界检测方法-CN201510126504.2有效
发明人：竹前嘉修;城殿清澄;石田皓之 -专利权人：丰田自动车株式会社
申请日： 2015-03-23 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： G06K17/00 文献下载
摘要：边界检测装置(1)包括获取单元(11)、提取单元(13)和检测单元(15)。获取单元基于通过捕捉车辆的周围环境的图像而获得的信息，来获取视差图像。提取单元基于第一像素区域的视差梯度方向和第二像素区域的视差梯度方向，从视差图像的第一像素区域和第二像素区域提取预定像素区域。检测单元通过将至少一些由提取单元提取的多个预定像素区域连接到一起，来检测沿着道路而存在的台阶表面的边界。第一像素区域和第二像素区域将预定像素区域夹在中间。由第一像素区域的视差梯度方向与第二像素区域的视差梯度方向所形成的角度在直角的预定角度范围之内。
边界检测装置方法

[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。该方法包括：通过M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]立体视觉系统的增强方法及立体视觉系统-CN201811629404.1有效
发明人：彭莎;张欣 -专利权人：豪威科技（武汉）有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： H04N13/106 文献下载
摘要：本发明提供了一种立体视觉系统的增强方法及立体视觉系统，首先获取一立体视觉系统对同一视觉场景拍摄的多个原始图像并得到原始视差图像；然后，通过提取视差值为最小有效视差值对应像素来获取背景像素并建立背景的特征模型，通过提取视差值为连续无效视差值对应像素片段来获取空洞像素并建立空洞的特征模型，通过提取邻域视差值为连续有效视差值对应像素片段来获取邻域有效像素并建立邻域的特征模型，通过度量三者的特征模型的相似度选择填补空洞像素的视差值
立体视觉系统增强方法

[发明专利]基于双目视觉和激光雷达融合的深度估计方法-CN201911221616.0在审
发明人：陈昆;沈会良 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双目视觉和激光雷达融合的深度估计方法，本发明将激光雷达和双目相机采集的数据通过联合标定进行配准；根据联合标定的结果得到激光雷达视差图；通过双目立体匹配算法得到双目视差图，对双目视差图进行置信度分析，去除双目视差图中置信度低的点，得到置信度处理后的双目视差图；将得到的激光雷达视差图和置信度处理后的双目视差图进行特征的提取和融合；通过级联沙漏结构进行进一步特征提取并做视差回归；采用中继监督，将前后级联的沙漏结构的输出都加以利用；输出融合之后准确稠密的视差图。本发明方法设计了一种更加有效的网络结构，将激光雷达视差图和双目视差图的特征更好的提取出来并进行融合，得到更加准确的视差图。
基于双目视觉激光雷达融合深度估计方法

[发明专利]立体匹配的方法、装置和电子设备-CN202211683316.6在审
发明人：陈方平;高明;张晓琪;汤秋嫄 -专利权人：天津云圣智能科技有限责任公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种立体匹配的方法、装置和电子设备，包括：获取双目摄像机拍摄的图像对，并对图像对进行特征提取，得到图像对的特征；根据图像对的特征进行代价匹配计算，得到视差空间图像；对视差空间图像进行代价聚合，得到初始视差图；根据初始视差图对每个像素进行视差计算，得到中间视差图；对中间视差图进行视差优化，得到目标视差图，进而完成图像对的立体匹配。本发明的方法中，是通过自动卷积的方式自动提取图像对的特征，进而进行代价匹配计算、代价聚合、视差计算和视差优化，最终得到目标视差图，进而完成图像对的立体匹配，提高了处理速度，实时性好，能够更好的适应光照变化
立体匹配方法装置电子设备

[发明专利]一种基于注意力机制的视差优化方法-CN202011441310.9有效
发明人：杜娟;李博涵;林登萍 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的视差优化方法，使用视差预估主干网络对双目视觉图像进行初始视差值计算，得到预测视差值,所述双目视觉图像包括左图像及右图像；设置多层次信息提取子网络，将注意力机制嵌入到子网络中，将左图像输入后，得到两幅不同维度的特征图；将子网络提取的特征图与视差预估主干网络中不同位置的特征图在对应维度上合并，进行细化视差值计算；采用监督回归损失函数端对端训练网络，所述网络包括视差预估主干网络和多层次信息提取子网络；将待预测的双目视觉图像输入完成训练的网络中，得到对应的视差预测值。本方法提升视差预估结果的精确度和鲁棒性。
一种基于注意力机制视差优化方法

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