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[发明专利]一种基于空间金字塔池化的光场图像深度估计方法-CN202111458546.8在审
发明人：王世刚;刘松璇;韦健;赵岩;王学军 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：一种基于空间金字塔池化的光场图像深度估计方法属于三维图像处理领域和光场图像深度估计技术领域，本发明通过构建并训练神经网络模型，能实现一种光场图像的深度估计方法，以提高人们对场景深度的理解；光场图像深度估计主要采用立体匹配方法很大程度上取决于对单个视点图像语义的理解程度；本发明通过对单个视点图像应用空间金字塔池化模型，使网络能够学习到目标物体上下文语义信息，同时，用传统立体匹配方法中的代价聚合思想指导网络，理解不同视点图像间表达的场景深度信息，场景深度信息理解由三维残差卷积块实现。
一种基于空间金字塔图像深度估计方法

[发明专利]一种基于光衰减和深度估计的水下图像清晰化处理方法-CN202111151760.9在审
发明人：陈芬;史启超;彭宗举;蒋东荣;雷晨阳;张鹏 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光衰减和深度估计的水下图像清晰化处理方法，包括：S1、获取待处理水下图像；S2、对待处理水下图像进行场景深度估计运算，得到待处理水下图像的场景深度图；S3、提取待处理水下图像的背景光值，根据提取背景光值对待处理水下图像进行色彩预处理，并估算色彩预处理后的待处理水下图像的光衰减率；S4、根据待处理水下图像的场景深度图、背景光值和光衰减率对待处理水下图像进行水深值估计；S5、根据估计的水深值以及待处理水下图像的场景深度图
一种基于衰减深度估计水下图像清晰处理方法

[发明专利]一种非平面图像传感器的计算成像方法和成像装置-CN201110199561.5有效
发明人：戴琼海;林星 -专利权人：清华大学
申请日： 2011-07-15 - 公布日： 2012-01-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像传感器的计算成像方法和装置，所述图像传感器的采光表面采用非平面方式排列，所述成像方法包括以下步骤：提取非平面方式排列的采光表面通过单次曝光所采集的图像信息，根据所述图像信息形成聚焦于不同深度的图像；联合从聚焦估计深度DFF的方法和从散焦估计深度DFD的方法，对所述聚焦于不同深度的图像进行深度估计以获得深度图；基于所述聚焦于不同深度的图像和所述深度图生成一幅全聚焦图像，基于所获得的深度图和全聚焦图像生成聚焦于特定位置具有特定景深的重聚焦图像根据本发明的方法和系统，能够使用单曝光有效地采集场景深度信息，能够使用单张图像来恢复场景深度及进行景深控制。
一种平面图像传感器计算成像方法装置

[发明专利]一种基于八叉树的透明渲染复杂场景深度估计方法和装置-CN202310379686.9在审
发明人：范文山;华炜;谢天 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T15/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于八叉树的透明渲染复杂场景深度估计方法和装置，该方法利用八叉树空间划分的收敛性进行场景表面近似，在八叉树代理数据结构的构建阶段，首先对场景进行八叉树划分，将叶子节点中的三角面片集合向节点轴对齐包围盒的各面投影，采样估算非空叶子节点所处空间的场景深度；其次依次应用自底向上和自顶向下的遍历，进行八叉树节点的局部场景深度和全局场景深度估计；最后实时运行时，利用八叉树代理数据结构，执行基于视点的快速查询，检索当前视点下场景最大深度的估值本发明计算开销低，可应用于多种类型透明绘制框架，可实时动态适应视点变化，为高质量、顺序无关的复杂数字场景透明渲染提供解决方案。
一种基于八叉树透明渲染复杂场景深度估计方法装置

[发明专利]一种雾天交通监控视频图像的处理方法和系统-CN201210532043.5无效
发明人：谭华春;朱湧;赵亚男;谢湘;陈涛;章毓晋;夏红卫;王武宏 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2012-12-11 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种雾天交通监控视频图像的处理方法，包括：1，检测交通监控场景中的车辆；2，根据检测的车辆与行人活动区域，建立感兴趣区域，即可行驶区域；3，估计道路区域深度比例，生成深度图像：根据检测的车辆尺寸、位置与车辆运动的方向，估计道路区域的深度比例，建立交通监控场景模型，自动生成交通监控场景深度图像；4，建立交通监控场景雾天图像退化模型：利用交通监控场景深度图像，作为雾天图像退化的重要参数，建立该交通监控场景的雾天图像退化模型；5，求解所述交通监控场景雾天图像退化模型，恢复图像。
一种交通监控视频图像处理方法系统

[发明专利]一种用于鱼眼相机的语义特征引导场景深度估算方法-CN202310745041.2在审
发明人：邵锡晟 -专利权人：珠海博杰电子股份有限公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于鱼眼相机的语义特征引导场景深度估算方法，该方法首先设计语义信息感知模块，对输入的畸变的鱼眼图像进行语义信息提取；然后建立场景深度感知模块，利用语义信息引导对深度特征的感知；最后设计损失函数该方法使用鱼眼相机，具有观测范围广的特点；所运用的语义信息引导深度估计方法，能够解决鱼眼相机在进行深度估计时，由于图像畸变大，导致同一物体的深度估计不平滑、精度低的问题。本发明可应用于场景感知的技术领域。
一种用于相机语义特征引导场景深度估算方法

[发明专利]一种基于联合估计模糊变量的光场去模糊和深度估计方法-CN201810189606.2在审
发明人：夏春秋 -专利权人：深圳市唯特视科技有限公司
申请日： 2018-03-08 - 公布日： 2018-08-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明中提出的一种基于联合估计模糊变量的光场去模糊和深度估计方法，其主要内容包括：子孔径图像、光场模糊模型、潜像的更新、相机运动和深度图的更新，其过程为，先选择子孔径图像的中心视图和快门时间的中间值作为潜像的参考角位置和时间戳，使用光场的输入子孔径图像初始化深度图，相机运动从局部线性模糊内核和初始场景深度初始化，接着联合优化潜像、深度图和相机运动，最终得到清晰的图像、光场、深度图和相机运动作为输出。本发明所提出的联合估计在任意6‑自由度相机运动和无约束场景深度下同时实现了高质量的光场去模糊和深度估计，大大提高了图像的清晰度，在一般相机运动和场景深度变化的情况下运行良好。
相机运动光场深度图联合估计深度估计潜像模糊模糊变量子孔径图像场景参考角位置图像初始化局部线性孔径图像联合优化模糊模型深度变化中心视图初始化时间戳无约束选择子内核更新快门输出清晰

[发明专利]一种基于场景深度的单幅图像能见度检测方法-CN202110764389.7在审
发明人：李永强;任聪;梁卓然;胡德云;齐冰;冯远静;冯宇;陈赞 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于场景深度的单幅图像能见度检测方法，获取实时拍摄图像；基于大气物理模型和暗通道先验原理，得到实时图像对应的暗通道图像；通过实时图像和暗通道图，计算实时图像大气光照值；通过实时图像，暗通道图和大气光照，得到实时图像对应的透射图像；对场景深度估计线性模型使用有监督的方法进行训练，得到模型最优参数；基于已训练完成的场景深度估计线性模型，得到实时图像对应的深度图像；根据透射率计算公式，结合透射图像和深度图像计算实时图像的能见度
一种基于场景深度单幅图像能见度检测方法

[发明专利]图像深度估计方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110380545.X在审
发明人：尹康;吴宇斌;董怀琴;朱志鹏;王慧 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种图像深度估计方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将目标图像输入至目标深度估计模型；目标深度估计模型是利用场景样本数据集对待训练的深度估计模型进行预训练，并利用场景样本数据集和人体样本数据集对预训练后得到的深度估计模型中的参数进行微调后得到的；通过目标深度估计模型对目标图像进行处理，得到目标深度估计模型输出的目标图像对应的深度信息。实施本申请实施例，能够利用同时具有场景深度和人体深度估计能力的深度估计模型进行图像深度估计，可以提高对图像进行深度估计的准确度。
图像深度估计方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于光场数据分布的深度估计方法-CN201510251234.8有效
发明人：金欣;许娅彤;戴琼海 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2015-05-15 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：一种基于光场数据分布的深度估计方法，其包括以下步骤S1、调整输入光场图像的像素分布，生成多个不同焦距的重聚焦光场图像；S2、针对所述多个重聚焦光场图像，分别提取同一个宏像素的强度范围，进而选出最小强度范围对应的重聚焦光场图像，以该重聚焦光场图像的焦距作为该宏像素的场景深度；所述宏像素对应实际场景中的一点，所述宏像素的强度范围为该宏像素内所有点的强度值的变化范围；以及重复所述步骤S2，获得所有宏像素的场景深度。利用本发明的方法能够充分借助类似Lytro等光场相机采集的场景纹理及空间信息，获得细节丰富，特征清晰，准确性、一致性高的场景深度估计。
基于数据分布深度估计方法

[发明专利]自适应深度转尺寸卷积的自监督单目深度估计方法及系统-CN202310863405.7在审
发明人：李帅;周华松;高艳博;元辉;蔡珣 -专利权人：山东大学;山东大学威海工业技术研究院
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本公开涉及图像处理技术领域，提出了一种自适应深度转尺寸卷积的自监督单目深度估计方法及系统，通过自适应深度转尺寸卷积获取的特征解决了视频不同帧之间不同深度下尺度模糊的问题，基于场景深度与目标尺度之间的关系，显式处理视频连续帧由于场景深度变化而导致物体大小变化，提高了场景结构提取的准确度，基于尺寸信息的特征融合模块DcS‑F来高效融合自适应尺寸特征和传统卷积特征，提取了同一卷积尺度下帧内不同物体的特征中包含场景的重要信息，进一步提高了深度图估计的准确度。
自适应深度尺寸卷积监督估计方法系统

[发明专利]一种结构光三维成像系统的景深扩展方法、装置和系统-CN201810791127.8有效
发明人：王贵锦;户孝围;杨华中 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明提供一种结构光三维成像系统的景深扩展方法、装置及系统，所述方法包括：分别获取目标场景的多个聚焦位置中各聚焦位置对应的结构光图像序列；使用格雷码的局部精细深度估计算法，获取各结构光图像序列的局部精细深度图，使用基于最大流方法的全局粗糙深度估计算法，获取所有结构光图像序列的全局粗糙深度图；根据全局粗糙深度图将各局部精细深度图进行融合，获取目标场景的全局精细深度图。本发明实现大景深场景下的三维成像，方法简单，计算效率高，提高了三维成像的精度。
一种结构三维成像系统景深扩展方法装置

[发明专利]一种基于深度估计的水下图像复原计算效率提升方法及系统-CN202010380531.3有效
发明人：孔斌;钱晶;杨静;王灿 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院;鹏城实验室
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度估计的水下图像复原计算效率提升方法及系统，依次进行对原始图像进行灰度化处理、对已经完成灰度化处理的图像进行Sobel算子进行边缘检测、形态学闭运算，实现背景与远景分离、归一化处理，得到近景像素值小而愿景像素值大的场景深度估计图、设定深度阈值P，P为近景区域中深度估计值的最大值；若原始图像坐标点的场景深度估计值小于深度阈值P，设该点为采用点，将该点的数据信息用于后续程序的数据计算。本发明提出基于深度估计的水下图像复原计算效率提升的概念，即依据原始图像深度估计信息，通过保留深度估计中近景区域像素点信息，忽略远景区域像素点信息，实现对像素点信息的数量压缩，达到提升算法工作效率的目标。
一种基于深度估计水下图像复原计算效率提升方法系统

[发明专利]一种基于无监督的多帧内镜场景深度估计方法及设备-CN202210582504.3在审
发明人：陈伟海;邵树威;张桂林;张建强;孙崇尚 -专利权人：山东科技大学;北京航空航天大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督的多帧内镜场景深度估计方法及设备，属于外科导航技术领域，用于解决现有内镜场景深度图在自适应传播中，由于非朗伯反射以及相互反射导致低纹理和均匀纹理区域的表征不明显，并且在亮度波动区域的鲁棒性效果差方法包括：确定内镜场景图像对应的点云转换视图，并将点云转换视图的目标帧以及源帧进行合成，得到合成帧；提取合成帧中的关键点，确定采样像素深度；将采样像素深度与合成帧结合，得到光度损失；根据目标帧，得到交叉教学一致性损失以及自主教学一致性损失；并再结合预设边缘感知平滑性损失，得到总优化损失；对无监督多帧单目训练深度估计模型进行优化训练，输出优化后的内镜场景深度图。
一种基于监督多帧内镜场景深度估计方法设备

[发明专利]基于改进图像形成模型对水下图像进行恢复和增强的方法-CN202211218289.5有效
发明人：陈祖国;李俊杰;陈超洋;卢明;陈永伟 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T5/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进图像形成模型对水下图像进行恢复和增强的方法，首先在水下图像的模糊图像区域中提取BL，之后再基于水下图像模糊区域提取的BL得到了图像的场景深度和图像的TM，最后选取三种深度估计方法来估计场景深度的方法，通过得到的三个数值将水下图像进行场景恢复，得到了水下增强的图像；处理后的图像可以与当前的陆地上的目标检测识别技术相融合，实现陆地检测到水下检测的应用。
基于改进图像形成模型水下进行恢复增强方法