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[发明专利]基于飞行时间的可调景深拍摄的方法及设备-CN202010222068.X在审
发明人：谢永明 -专利权人：香港光云科技有限公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于飞行时间的可调景深拍摄的方法包括：基于对目标场景中的目标主体进行对焦，以获取对焦点信息，并基于对焦点信息计算该对焦点RGB图像的景深；ToF摄像头获取目标场景的深度图像，并通过比较获取对焦点附近区域相似深度的像素连续区间，进而获取目标主体的景深范围；判断该对焦点RGB图像的景深是否涵盖目标主体的景深范围，若否则调节对焦点直至调整后的对焦点RGB图像的景深涵盖目标主体的景深范围后，执行拍摄并生成最终图像。本发明提供的基于飞行时间的可调景深拍摄的方法，提升了对焦效果，实现了精准的目标主体的景深拍摄效果，提升了拍摄设备的景深拍摄能力。本发明还提供了一种基于飞行时间的可调景深的拍摄设备。
基于飞行时间可调景深拍摄方法设备

[发明专利]一种基于高斯金字塔和各向异性滤波的图像景深渲染方法-CN201710638945.X有效
发明人：崔光茫;欧阳志恒;赵巨峰;公晓丽;辛青 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于各向异性滤波的图像景深渲染方法，包括如下步骤：对于输入深度图像构建高斯金字塔进行预处理；利用光学景深模型对滤波后深度图像计算弥散圈半径；对弥散圈图像中聚焦区域构造各向同性高斯滤波核进行滤波本发明对输入场景深度图构造高斯金字塔进行预处理，并引入弥散圈图像的模糊及分层级的各向异性高斯滤波，使渲染方法适用于主流深度图获取方法得到的低分辨率且存在黑色噪点的场景深度图。渲染结果具有较好的主观图像质量和较为准确的景深效果。
一种基于金字塔各向异性滤波图像景深渲染方法

[发明专利]单摄景深模型生成方法、生成装置及电子设备-CN201711229089.9在审
发明人：陆逊 -专利权人：北京猎户星空科技有限公司
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明公开了一种单摄景深模型生成方法、生成装置及电子设备，其中，单摄景深模型生成方法包括：获取双摄终端针对多个训练场景拍摄的双摄图像样本和单摄终端针对多个训练场景拍摄的单摄图像样本；确定双摄图像样本的深度信息；将双摄图像样本的特征单元和单摄图像样本的特征单元进行映射，以确定单摄图像样本的特征单元和深度信息的对应关系；基于单摄图像样本的特征单元和深度信息的对应关系，训练得到单摄景深模型。本发明实施例的单摄景深模型生成方法，能够训练得到单摄景深模型，利用该单摄景深模型能够使单摄终端拍摄出双摄终端的景深效果，节省成本，有利于终端的内部空间布局。
图像样本景深模型生成特征单元终端深度信息电子设备生成装置训练场景拍摄景深效果映射

[发明专利]基于前景背景融合的单目图像深度图提取方法-CN201310280435.1有效
发明人：刘天亮;莫一鸣;朱秀昌 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2013-07-05 - 公布日： 2013-11-27 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于前景背景融合的单目图像深度图提取方法，属于计算机视觉的三维图像重建领域。本发明方法包括以下步骤：步骤A、采用非参数化机器学习的方法，提取原始单目图像的前景深度图；步骤B、对原始单目图像，采用线性透视方法估计具有整体分布趋势的背景深度图；步骤C、对原始单目图像的前景深度图、背景深度图进行全局融合，得到所述原始单目图像最终的深度图。
基于前景背景融合图像深度提取方法

[发明专利]基于颜色衰减先验的图像去雾方法、系统及存储介质-CN201910366796.5在审
发明人：唐佳林;金鹏;苏秉华;张文博;孙鲁;刘天舒 -专利权人：北京理工大学珠海学院
申请日： 2019-05-05 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于颜色衰减先验的图像去雾方法、系统及存储介质，方法包括：通过预设的场景深度模型对输入图像进行第一处理，生成场景深度图；对场景深度图进行导向滤波处理；采用二叉树搜索算法对输入图像进行第二处理，得到大气光值；根据导向滤波处理后的场景深度图和大气光值对输入图像进行去雾处理，得到去雾图像。
滤波处理输入图像图像去雾深度图衰减场景二叉树搜索先验存储介质去雾算法图像处理技术近景区域去雾图像深度模型传统的先验法预设光照图像模糊情景应用

[发明专利]一种基于场景深度的单图像去雨雾方法、设备及存储介质-CN202210361473.9在审
发明人：傅予力;黄锦祥;蔡磊;向友君 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于场景深度的单图像去雨雾方法、设备及存储介质，包括：构建去雨雾任务训练网络，所述去雨雾任务训练网络包括第一生成器、第二生成器及判别器，所述第一生成器输入为雨图，输出为单通道的场景深度图，所述场景深度图与雨图进行拼接后输入第二生成器，输出去雨雾图片；所述判别器用于判断生成的去雨雾图片与标签雨图是否一致；获取训练样本，所述训练样本包括雨图，雨图对应场景深度图及干净无雨图；对去雨雾任务训练网络进行训练
一种基于场景深度图像雨雾方法设备存储介质

[发明专利]一种基于多阶段彩色图像引导的道路场景深度补全方法-CN202110510868.6在审
发明人：杨宇翔;曹旗;倪志浩;高明裕;董哲康;黄继业 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多阶段彩色图像引导的道路场景深度补全方法。激光雷达得到的道路场景深度图像非常稀疏，缺失的深度信息带来了极大的不确定性，仍难以满足实际应用的需求。因此如何发掘场景稠密彩色图像和稀疏深度图像的内在约束关系，完成稀疏深度图像的高质量补全是目前的研究热点。本发明多阶段彩色图像引导的深度图像补全网络由“彩色引导”和“精细化补全”两个阶段构成，将“彩色引导”阶段重建的特征融合到“精细化补全”阶段中实现了多阶段的特征引导，可以有效实现深度图像的高质量补全。高质量的道路场景深度感知对道路目标检测，自动驾驶智能汽车等应用都是至关重要的，因此本发明具有重要的理论价值和实际意义。
一种基于阶段彩色图像引导道路场景深度方法

[发明专利]自动驾驶场景的深度估计方法、装置和自主车辆-CN202010354536.9在审
发明人：周作禹;高红星;史信楚 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种自动驾驶场景的深度估计方法、装置和自主车辆。该方法公开了：获取场景图像；利用深度估计模型的深度估计网络提取场景图像的图像特征，并基于所述图像特征生成所述场景图像的基础深度估计信息；利用深度估计模型中与所述深度估计网络级联的偏差估计网络，基于所述图像特征生成相对于所述基础深度估计信息的目标区域偏差估计信息；根据所述基础深度估计信息和所述目标区域偏差估计信息确定所述场景图像中目标区域的最终深度估计结果。本申请提供的技术方案能够解决现有的针对目标区域的深度估计精度不够准确的问题。
自动驾驶场景深度估计方法装置自主车辆

[发明专利]一种摄像头模组及实现方法、移动设备-CN202111471088.1在审
发明人：魏金平;林喆;顾来兵;鲁旭升;陈桂鸿 -专利权人：上海商米科技集团股份有限公司;广东川田科技有限公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：本发明提供一种摄像头模组，具有摄像模式和支付模式；所述摄像头模组包括：彩色摄像机构、景深成像机构、调焦机构、摄像处理模块、以及识别模块；其中：当摄像头模组处于摄像模式时，彩色摄像机构采集当前场景的彩色图像；景深成像机构采集当前场景的深度图像；摄像处理模块根据当前场景的深度图像获取景深信息，并根据景深信息调整当前场景的彩色图像，实现3D成像；摄像头模组的支付模式包括扫码支付模式和/或人脸支付模式。
一种摄像头模组实现方法移动设备

[发明专利]一种基于神经网络的全景视频转6DOF视频的方法及系统-CN202010521611.6有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京中科深智科技有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： H04N13/139 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的全景视频转6DOF视频的方法及系统，其中方法包括：将ODS全景立体图像输入到一全景深度特征提取网络中；所述全景深度特征提取网络提取所述ODS全景立体图像的图像深度特征，并输出所述ODS全景立体图像对应的全景深度图；基于所述全景深度图，将原始输入的所述ODS全景立体图映射为对应的6DOF视频并保存。本发明利用卷积神经网络估计ODS全景立体图像的全景深度图，并通过将全景深度图映射为6DOF视频，解决了VR视频仅允许观察者旋转，不允许观察者自由移动的六个自由度观看的技术问题。
一种基于神经网络全景视频 dof 方法系统

[发明专利]一种基于热成像相机的非视域成像装置及其方法-CN202110405070.5在审
发明人：张宇宁;何津辉 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G01S7/481 文献下载
摘要：结合中介面的双向折射率分布函数以及斯特藩‑玻尔兹曼定律实现对目标物体位置的准确估计。该装置引入了由脉冲激光器、光电探测器及透镜系统组成的辅助成像系统，在复杂场景中辅助进行非视域场景深度以及目标物位置的估计，显著扩大了装置的适用性。
一种基于成像相机视域装置及其方法

[发明专利]基于Kinect的无畸变集成成像三维显示方法-CN201710142236.2有效
发明人：朴永日;张淼;王晓慧 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Kinect传感器的无畸变集成成像三维显示方法，首先利用Kinect传感器获取三维场景的深度图像，并采用快速步进法对Kinect获取的深度图像进行黑洞填充；然后结合对应的彩色图像对填充后的深度图像进行联合双边滤波，得到具有连续深度变化且边缘平滑的深度图像；最后利用光场模型得到大景深复杂场景的基元图像阵列，实现无畸变的三维集成成像显示。本发明不仅可以有效克服在记录大景深复杂场景时微透镜阵列的物理局限性，而且可以实现对大景深复杂场景的无畸变三维集成成像显示。
基于 kinect 畸变集成成像三维显示方法

[发明专利]一种动态环境下融合边缘信息的稠密视觉里程计方法-CN202010698713.5有效
发明人：罗元;周凯;李晋宏;曾念文;吕元元;范晶晶 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态环境下融合边缘信息的稠密视觉里程计方法，具体步骤为：首先，根据深度信息进行场景聚类，再基于光度信息与边缘信息的聚类构建出残差模型，并引入平均背景深度，加大前景残差。最后，将加权聚类残差加入到位姿估计的非线性优化函数中，以降低动态物体的影响，提高位姿估计的精度。在TUM数据集上进行实验，结果表明本文算法在动态环境下比现有算法有更高的精度与鲁棒性。
一种动态环境融合边缘信息稠密视觉里程计方法

[发明专利]深度图校正、视频处理、视频重建方法及相关装置-CN202010740742.3在审
发明人：盛骁杰 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： H04N13/271 文献下载
摘要：深度图校正、视频处理、视频重建方法及相关装置，所述深度图校正方法包括：获取待处理的目标深度图，所述目标深度图基于对应视点的视频帧序列中相应帧时刻的原始纹理图估计得到；获取对应视点的参考视频帧序列，所述参考视频帧序列中的视频帧包括：原始纹理图；获取参考视频帧序列中的原始纹理图对应的估计深度图；分别对所述参考视频帧序列中的原始纹理图和对应的估计深度图进行时域滤波，得到所述对应视点的背景纹理图和背景深度图；采用所述对应视点的背景纹理图和背景深度图，对所述目标深度图进行校正处理，得到校正深度图。上述方案能够提高深度图质量，进而可以提高自由视点视频的图像质量。
深度校正视频处理重建方法相关装置

[发明专利]涵盖近距离和远距离的深度相机及扫地机器人-CN202111207690.4在审
发明人：黄龙祥;杨煦;汪博;朱力;吕方璐 -专利权人：深圳市光鉴科技有限公司
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： A47L11/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种涵盖近距离和远距离的深度相机及机器人，包括光投射器、光接收器以及驱动电路；所述光投射器，设置有变焦投射镜头，用于通过变焦实现在第一景深状态向目标场景投射第一点阵结构光以及在第二景深状态向目标场景投射第二点阵结构光，所述第一景深状态的景深范围大于所述第二景深状态的景深范围；光接收器，用于接收所述目标场景中任意物体反射后的第一点阵结构光和所述第二点阵结构光，并根据第一点阵结构光生成第一深度信息，根据第二点阵结构光生成第二深度信息
涵盖近距离远距离深度相机扫地机器人

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