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[发明专利]视差图的获取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910911950.2有效
发明人：王鹏 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：该方法通过采用融合多种类型的匹配代价函数计算输入图像中各像素点的匹配代价值，得到第一匹配代价，再对第一匹配代价进行匹配代价聚合，得到第二匹配代价，接着采用SGM算法或GSM算法，对输入图像中的边缘像素点在第二匹配代价中对应的匹配代价值进行优化，得到第三匹配代价，然后根据第三匹配代价确定出所有像素点的目标匹配代价值，并根据目标匹配代价值对应的视差值得到输入图像的视差图。上述视差图的获取方法，可以提高输入图像中非边缘像素点区域的视差一致性，以及输入图像中边缘像素点的匹配代价计算的准确性。
视差获取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]混合代价体的双目立体匹配方法、设备及存储介质-CN202210689258.1在审
发明人：常青玲;崔岩;李敏华;徐世廷;戴成林 -专利权人：五邑大学;中德（珠海）人工智能研究院有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合代价体的双目立体匹配方法、设备及存储介质，方法包括：获取左右立体图像对；对左右立体图像对进行多尺度特征提取，得到多个尺度下的特征图对；根据各个尺度下的特征图对，构建对应尺度的3D匹配代价体和4D匹配代价体；将4D匹配代价体聚合压缩至与3D匹配代价体的尺寸相等，得到4D压缩代价体；将对应尺度的4D压缩代价体与3D匹配代价体进行连接，得到多个尺度下的混合匹配代价体；将混合匹配代价体输入2D代价聚合模型中进行视差计算本发明通过构建多尺度的3D匹配代价体和4D匹配代价体，得到多个尺度下的混合匹配代价体，估计性能高，通过2D代价体聚合模型聚合，可有效减少运算量。
混合代价双目立体匹配方法设备存储介质

[发明专利]一种通用双目立体匹配方法-CN201910337074.7在审
发明人：韩永昌;李培刚;王文峰 -专利权人：青岛康特网络科技有限公司
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种通用双目立体匹配的方法，包括双目标定、双目图像矫正、双目立体匹配、匹配代价计算、匹配代价聚合、视差计算、视差图优化步骤，采用统一的代价聚合函数框架在不同尺度上进行代价匹配，利用各像素窗口的信息熵作为不同尺度下匹配代价对整个匹配代价的影响因子；同时为了保证不同尺度下同一像素的代价一致性,在代价函数里加入正则化因子。一种通用双目立体匹配的方法可以应用在利用多尺度进行代价匹配的算法上，并使原有算法的准确率和鲁棒性得到改善，提高了多尺度立体匹配的准确率和鲁棒性。
立体匹配匹配代价双目尺度多尺度鲁棒性准确率算法通用匹配代价函数聚合函数视差计算双目图像同一像素影响因子视差图信息熵正则化标定像素矫正聚合应用优化保证统一

[发明专利]一种基于匹配代价加权的双目视觉立体匹配方法及系统-CN201910160798.9有效
发明人：赵勇;桑海伟;崔忠伟;杨肖委;向函;张贵英 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：一种基于匹配代价加权的双目视觉立体匹配方法及系统，该双目视觉立体匹配方法包括：获取两个视点下的第一图像和第二图像；构建第一图像中的第一像素点的聚合区域，根据预设的多个视差值对第一像素点以及聚合区域内的每个像素点进行代价估计，得到各个视差值分别对应的匹配代价图像；根据匹配代价图像获得聚合区域内每个像素点与第一像素点之间的匹配代价权重和距离权重；根据匹配代价权重和距离权重对匹配代价图像进行代价聚合，获得各个视差值对应的代价聚合函数；根据代价聚合函数从各个所述视差值中获得第一像素点的最佳视差值。由于采用匹配代价之差代替颜色差，使得本技术方案利于形成一个更加准确的代价聚合计算结果。
一种基于匹配代价加权双目视觉立体方法系统

[发明专利]基于双目视觉的立体摄影测量方法-CN202310464266.0有效
发明人：于复兴;王然;索依娜;宁学斌 -专利权人：华北理工大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明公开一种基于双目视觉的立体摄影测量方法，包含以下步骤：图像采集、图像矫正、立体匹配，分别对矫正后不同尺寸的图像进行代价匹配和代价聚合，代价匹配，把图像像素代价、颜色代价和梯度代价相融合，得到图像的匹配代价；代价聚合，对不同尺寸图像的代价匹配所得代价采用最小生成树和扫描线优化的聚合策略，计算并获得每个尺寸图像的初始视差图；再根据多尺寸聚合模型，获取原始尺寸图像的最优聚合代价；对所得聚合代价进行视差计算与视差优化本发明方法增强了待测物体轮廓像素的匹配精度，提高了测量精度。
基于双目视觉立体摄影测量方法

[实用新型]一种立体匹配加速电路、图像处理器及三维成像电子设备-CN202120615814.1有效
发明人：王赟;张官兴;郭蔚;黄康莹;张铁亮 -专利权人：绍兴埃瓦科技有限公司;上海埃瓦智能科技有限公司
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种立体匹配加速电路、图像处理器及三维成像电子设备，应用于图像处理技术领域。其中，在立体匹配加速电路中，第一数量的并行匹配代价计算电路对参考图像的像素和目标图像的像素进行代价匹配并行计算以获得初始匹配代价，初始代价缓存模块将初始匹配代价缓存后输出到代价聚合模块进行代价聚合，视差选择电路模块根据代价聚合结果进行视差选择输出视差图通过本申请的处理方案，可在高匹配精度同时，提高立体匹配的处理速度和效率。
一种立体匹配加速电路图像处理器三维成像电子设备

[发明专利]基于全局优化的电力设备立体匹配方法-CN201810994406.4有效
发明人：钱荣;李庆武;罗颖;许金鑫;严康;陈晶晶;钱华 -专利权人：江苏久创电气科技有限公司
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明实施例涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种基于全局优化的电力设备立体匹配方法，该方法包括：获得第一图像和第二图像，构建初始匹配代价函数，根据初始匹配代价函数计算第一图像和第二图像的匹配代价值，构建最小生成树，采用最小生成树对匹配代价值进行代价聚集，获得代价聚集值，采用改进的树形结构动态规划方法对代价聚集值进行全局优化，获得优化代价值，根据优化代价值计算并筛选得到的多个新代价聚集值，获得第一图像和第二图像的视差图，根据视差图和筛选得到的多个新代价聚集值计算得到稠密视差图，采用该方法能够有效地提高电力设备场景下的图像的匹配精度。
基于全局优化电力设备立体匹配方法

[发明专利]立体图像匹配方法及其设备-CN201010502584.4无效
发明人：梅星;崔超;王海涛;孙迅;马赓宇;周明才;金智渊 -专利权人：三星电子株式会社;北京三星通信技术研究有限公司
申请日： 2010-10-08 - 公布日： 2012-05-09 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：提供一种立体图像匹配方法及其设备，其中，所述设备包括：代价计算单元，用于计算参考图像的像素与目标图像的像素之间的匹配代价，其中，代价计算单元分别计算参考图像的像素与目标图像的像素之间的非参数统计代价函数和彩色平均绝对差值函数，并将所述非参数统计代价函数与彩色平均绝对差值函数进行线性组合，以将组合的结果作为参考图像的像素与目标图像的像素之间的匹配代价；代价聚集单元，用于将由代价计算单元计算出的参考图像的像素与目标图像的像素之间的匹配代价进行聚集；以及视差确定单元，用于基于代价聚集单元对匹配代价进行聚集的结果来确定参考图像的像素到目标图像的视差，以实现立体图像匹配。
立体图像匹配方法及其设备

[发明专利]融合AD代价和多模局部特征代价的立体匹配方法及系统-CN202210577207.X在审
发明人：许毅平;田岩;李炼 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合AD代价和多模局部特征代价的立体匹配方法及系统，方法包括：获取图像对，将左图像L作为目标图像，右图像R作为参考图像以及将右图像R作为目标图像，左图像L作为参考图像，分别通过立体匹配得到视差图；对两次匹配得到的视差图进行优化，得到精确的视差图；其中，立体匹配过程包括分别计算目标图像在参考图像中的像素点的AD代价和多模局部特征代价，将其加权融合后得到相应的初始匹配代价，基于所述初始匹配代价计算对应的聚合代价本发明在设计匹配代价时，通过引入多模局部特征代价，充分考虑了匹配代价对纹理信息的感知性，从而改善了弱纹理区域和边缘处的匹配效果，提高了立体匹配精度。
融合 ad 代价局部特征立体匹配方法系统

[发明专利]解耦匹配代价计算与代价体优化的双目稠密视差估计方法-CN202310209082.X在审
发明人：张宏;王智慧;李豪杰;陈圣伦 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉双目稠密视差估计技术领域，涉及一种解耦匹配代价计算与代价体优化的双目稠密视差估计方法，包括匹配代价体计算和代价体优化。匹配代价体计算阶段负责输出一个初始的匹配代价体，该阶段可由任意网络或传统方法实现。代价体优化阶段由本发明所设计的引导代价体优化网络构成，其解耦匹配与引导优化所用的特征，以学习更有针对性的引导特征用于进行上下文权重计算，并灵活地对输入的代价体进行上下文聚合，达到代价优化目的。本发明具备优势为：计算初始代价方式更灵活、特征学习更加高效、可进行更有效的上下文聚合及尺度间聚合。
匹配代价计算优化双目稠密视差估计方法

[发明专利]计算视差的方法和装置-CN201410088304.8有效
发明人：赵秀洁;刘媛;刘振华;刘殿超;师忠超 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2014-03-11 - 公布日： 2017-08-04 - 主分类号： G06T7/32 文献下载
摘要：根据本发明实施例的计算视差值的方法，包括根据基准图像和参照图像获得基准图像中第一像素点的初始匹配代价曲线；确定初始匹配代价曲线中匹配代价的最小值和倒数第二小值之间的差值是否大于预定值；当差值大于预定值时，将初始匹配代价曲线中匹配代价的最小值所对应的视差值作为第一像素点的视差值；以及当差值小于或等于预定值时，利用灰度信息获得第一像素点的修正匹配代价曲线，并且将修正匹配代价曲线中匹配代价的最小值所对应的视差值作为第一像素点的视差值
计算视差方法装置

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN202010123714.7在审
发明人：王鹏 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质，涉及图像处理的技术领域，包括获取多个待处理图像；并对多个待处理图像中的匹配像素点进行代价计算，得到代价立方体金字塔；代价立方体金字塔中包括多个尺度依次降低的代价立方体，代价立方体表示匹配像素点在预设视差范围内每个视差下的匹配代价值；优化代价立方体金字塔中最小尺度的代价立方体的像素点的匹配代价值，得到目标代价立方体；基于目标代价立方体进行代价立方体重构，得到与待处理图像的尺度相同的重构代价立方体；并基于重构代价立方体确定待处理图像中像素点的视差值，本申请缓解由于传统立体匹配算法计算量大导致内存消耗较大的技术问题。
图像处理方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]基于双目立体匹配的匹配代价矩阵生成方法和系统-CN202210566945.4在审
发明人：王鹏;杨超;葛方海;刘永才 -专利权人：北京中科慧眼科技有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双目立体匹配的匹配代价矩阵生成方法和系统，所述方法包括：获取目标区域的左图和右图；将所述左图和所述右图输入预训练的匹配代价模型，以得到左特征图和右特征图；计算所述左特征图和右特征图在多个视差点的相似度，以得到匹配代价矩阵；其中，所述匹配代价模型是利用匹配代价矩阵样本，在深度训练模型中进行训练得到的。提高了匹配代价矩阵的准确性，为保证双目立体匹配的准确性提供数据支持。
基于双目立体匹配代价矩阵生成方法系统

[发明专利]一种基于代价矩阵的多重软约束立体匹配方法-CN201510251429.2有效
发明人：张永军;张彦峰;黄旭 -专利权人：武汉大学
申请日： 2015-05-15 - 公布日： 2017-10-03 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于代价矩阵的多重软约束立体匹配方法，首先计算一个三维匹配代价矩阵并对其进行多尺度降采样，构成代价矩阵金字塔；同时对影像也进行相应的多尺度降采样，构成影像金字塔，并对其各层影像分别进行图像分割；然后逐层进行自适应权重的代价积聚和“投票式”分割约束下的代价积聚，并通过将上层代价积聚结果传递给下层代价矩阵，实现多尺度约束下的代价积聚；最后在底层代价矩阵中结合可靠点代价扩散方法实现立体匹配。本发明增强了匹配结果的稳定性和可靠性，大大改善了弱纹理和重复纹理区域以及视差不连续处的匹配问题，可用于改进基于图像的建模等涉及立体匹配的工程应用问题。
一种基于代价矩阵多重约束立体匹配方法

[发明专利]双视点立体视频的图像匹配方法及装置-CN201610710517.9有效
发明人：张新;张希飞 -专利权人：深圳市捷视飞通科技股份有限公司;深圳凯澳斯科技有限公司
申请日： 2016-08-23 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： H04N13/122 文献下载
摘要：本发明公开一种双视点立体视频的图像匹配方法及装置，其中，该方法包括：获取左眼及右眼两路视频，并提取出感兴趣的图像帧；预估感兴趣的图像帧中左眼图像与右眼图像的对应像素点的视差域值，并根据色彩匹配代价与视差域值的大小找出与目标像素点对应的候选的匹配点；根据以目标像素点为中心的中心域与以候选的匹配点为中心的中心域的所有像素点的色彩匹配代价、局部关联匹配代价以及局部梯度匹配代价构造总的匹配代价函数，并且根据总的代价函数计算出匹配代价；找出与多组匹配代价最小的匹配对并得到对应的稠密视差图
视点立体视频图像匹配方法装置

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