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[发明专利]一种融合语义特征的雷达里程计方法及相关设备-CN202310297551.8在审
发明人：曹启库;蔡述庭;熊晓明;廖永健;符传毓;黄子杰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合语义特征的雷达里程计方法及相关设备，包括：采集目标环境的多帧初始点云进行投影得到距离图像，将距离图像输入至全卷积网络中进行语义分割得到语义分割标签；以语义分割标签为约束条件，根据曲率阈值对每帧初始点云进行特征区分，得到多个边缘点和多个平面点，并从中选取多个强边缘特征和多个强平面特征；根据多个强边缘特征和多个强平面特征得到特征线和特征面，构建残差块并为残差块设置语义置信度得分；根据所述语义置信度得分自适应调整每个所述强边缘特征到所述特征线的距离以及每个所述强平面特征到所述特征面的距离，计算残差的可信度，并根据残差的可信度进行特征匹配得到位姿。
一种融合语义特征雷达里程计方法相关设备

[发明专利]基于光流一致性的多视图立体匹配方法-CN202310297544.8在审
发明人：廖永健;蔡述庭;熊晓明;丁梓铨;彭鸿鑫;符传毓;曹启库;黄子杰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种基于光流一致性的多视图立体匹配方法，属于图像处理技术领域，具体包括：利用图像金字塔算法进行降采样操作；计算每个降采样图像的深度图和法向量图；选择最佳邻域图像；根据稠密光流算法和最佳邻域图像计算出降采样图像的光流运动向量；构建出光流一致性；将光流一致性与光度一致性进行联合估计；根据代价函数重新计算每个降采样图像的深度图与法向量图；利用细节恢复器将得到的深度图与法向量图进行对比，利用选择函数给每个像素选择深度值与法向量后，得到下一层最终的深度图与法向量图，最后根据深度图与法向量图融合成一个三维的点云模型。通过本公开的方案，提高了图像匹配的精准度和适应性。
基于一致性视图立体匹配方法

[发明专利]基于梯度一致性的高分辨率场景多视图立体方法-CN202210538242.0在审
发明人： 符传毓;黄楠;黄子杰;张启航;许泽曦;廖永健;曹启库;刘远;熊晓明;蔡述庭 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于梯度一致性的高分辨率场景多视图立体方法，包括：计算原始图像集合的深度图和法向量图，同时处理原始图像集合，得到图像梯度图；计算深度图和法向量图中所有像素点的几何一致性匹配代价，并通过图像梯度图计算控制几何一致性的带有截断的权重大小，计算匹配代价函数，得到初级的深度图和初级的法向量图；使用两种算法计算图像深度梯度并归一化处理两者之间的差值得到梯度一致性部分的匹配代价，计算总匹配代价函数，得到中级的深度图和中级的法向量图；对中级的深度图和中级的法向量图做滤波处理；通过三角插值补全的方式在没有深度值或法向量的像素点插入新的深度值或法向量，得到准确的深度图和准确的法向量图。
基于梯度一致性高分辨率场景视图立体方法

[发明专利]针对高分辨率图像的三维重建方法及系统-CN202210497213.4在审
发明人：黄楠;符传毓;黄子杰;张启航;许泽曦;廖永健;曹启库;蔡述庭 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种针对高分辨率图像的三维重建方法，包括：对高分辨率图像进行降采样处理；对降采样处理后的图像进行聚类，将保留占当前图像的10％的类别逐次投影到三维空间中，对每个类别进行平面拟合并将其反投影至对应的类别赋予深度值得到mean‑shift先验深度图；对未处理的图像区域进行超像素分割，将保留的超像素块逐次投影到三维空间中，并对每个超像素块进行平面拟合，得到拟合平面反投影至当前图像对应的超像素块赋予深度值得到超像素先验深度图；将上述得到的mean‑shift先验深度图和超像素先验深度图合成最终的先验深度图；对最终的先验深度图中的先验深度值计算，得到最终的深度图，对高分辨率图像进行三维重建。
针对高分辨率图像三维重建方法系统

[发明专利]基于视觉重建的深度信息处理方法-CN202210512097.9在审
发明人：黄子杰;黄楠;符传毓;蔡述庭;赵伟兵;张启航;许泽曦;廖永健;曹启库;詹瑞典;肖刚军 -专利权人：广东工业大学;珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明公开一种基于视觉重建的深度信息处理方法，该深度信息处理方法包括步骤1、机器人通过设置深度信息调整量来调节像素点的光度一致性代价值，再根据调节后的光度一致性代价值来识别像素点所处的纹理区域的类型；步骤2、当机器人识别到第一纹理区域内的像素点时，机器人利用光度一致性约束准则来处理第一纹理区域内的像素点的深度信息；当机器人识别到第二纹理区域内的像素点时，机器人利用光度一致性的代价信息和几何投影一致性约束准则来处理第二纹理区域内的像素点的深度信息；步骤3、机器人使用步骤2最新处理出的深度信息进行帧间法向量一致性约束，获得相应像素点的帧间法向量一致性代价值。
基于视觉重建深度信息处理方法