[发明专利]一种鲁棒的单相机深度图估计方法在审
| 申请号： | 201911008204.9 | 申请日： | 2019-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN110766732A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 周科洋;李华兵;杨恺伦;项凯特 | 申请（专利权）人： | 杭州凌像科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06T7/80;G06T7/90 |
| 代理公司： | 33200 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种鲁棒的单相机深度图估计方法，该方法输入双目相机采集的m对彩色图像中左、右目的彩色图像，得到对应的左、右目视差预测，再将左、右目的彩色图像和对应的左、右目视差预测通过双线性插值重建右、左目的彩色视图；通过与真实采集的右、左彩色视图比较误差，进而迭代优化网络参数得到训练完成的神经网络模型。将RGB相机获取的单目彩色图输入至预先训练完成的神经网络模型得到单目视差预测图，通过视差disparity与深度depth一一对应关系，最终得到单目深度预测图。该方法只需要单个RGB相机就能实时输出RGB图像对应的深度图信息，具有实时性高、针对不同场景鲁棒性好、不需要额外器件的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 彩色图像 目视 神经网络模型 彩色视图 单目 预测 采集 一一对应关系 深度图估计 迭代优化 深度预测 实时输出 双目相机 网络参数 彩色图 单相机 鲁棒性 深度图 实时性 双线性 鲁棒 视差 场景 重建 | ||
【主权项】：
1.一种鲁棒的单相机深度图估计方法，其特征为：将RGB相机获取的单目彩色图输入至预先训练完成的神经网络模型得到单目视差预测图，通过视差disparity与深度depth一一对应关系：
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- 2018-05-16 - 2019-11-26 - G06T7/33
- 本发明公开了用于语音识别的信号配准方法，涉及语音识别声纹图像配准方法，包括Harris角点算法以及图像配准流程，还包括以下步骤：S1，获取并处理声纹图像,设置源图像集合配准图像集；S2，将源图像与配准图像进行相同的预处理，利用基本统计特征，进行初步的图像旋转、平移、尺度变换，去除多余的噪声；S3，利用Harris角点算法将源图像与配准图像进行Harris角点检测，记录角点坐标；S4，设定配准区域；S5，计算源图像与配准图像配准区域的相关系数；S6，利用相关系数判断源图像与配准图像的匹配程度；S7，进入图像配准流程。本发明语音识别声纹图像配准能够有效提高识别准确率；具有良好的特征不变性、唯一性、稳定性、独立性。
- 具有包裹类型预检的配准方法-201810468494.4
- 邵曦 - 邵曦
- 2018-05-16 - 2019-11-26 - G06T7/33
- 本发明公开了具有包裹类型预检的配准方法，涉及包裹类型预检的图像配准，包括Harris角点算法以及图像配准流程，还包括以下步骤：S1，包裹经过安检时的检测通道设置采样点，设置源图像集合配准图像集；S2，将源图像与配准图像进行相同的预处理，利用基本统计特征，进行初步的图像旋转、平移、尺度变换，去除多余的噪声；S3，利用Harris角点算法将源图像与配准图像进行Harris角点检测，记录角点坐标；S4，设定配准区域；S5，计算源图像与配准图像配准区域的相关系数；S6，利用相关系数判断源图像与配准图像的匹配程度；S7，进入图像配准流程。本发明能够有效区分包裹类型，获得理想配准图像集；具有良好的特征不变性、唯一性、稳定性、独立性。
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