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公开(公告)号：CN114445633B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210088988.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置和计算机可读存储介质，应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景；通过获取待处理图像对，并对待处理图像对中的待处理图像进行图像特征提取，得到待处理图像的图像特征；在图像特征中提取出待处理图像对的关联特征；根据关联特征，在待处理图像中识别出共视区域的共视图像，并计算共视图像之间的尺度差值；基于尺度差值，对共视图像的尺寸进行调整；在每一调整后共视图像中提取出至少一个共视特征点，并基于共视特征点，对待处理图像对进行处理。通过在待处理图像中识别出共视区域的共视图像，以基于共视图像来对共视特征点进行提取，提高了图像处理的速度，进而提升了图像处理效率。
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公开(公告)号：CN112257666B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011262473.0
申请日：2020-11-12
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种目标图像内容的聚合方法、装置、设备及可读存储介质，涉及机器学习领域。该方法包括：获取图像集合中的第一图像帧和第二图像帧；对第一图像帧和第二图像帧进行图像内容识别，得到第一区域和第二区域；针对第一区域对应的第一区域特征点，在第二图像帧中进行极线搜索，得到对应的极线；根据第二区域特征点和极线，对目标图像内容进行聚合。针对第一区域对应的第一区域特征点，通过极线搜索的方式在第二图像帧中确定对应的极线，并结合第二区域特征点和极线之间的匹配关系，对第一区域特征点和第二区域特征点的匹配情况进行过滤，提高了目标图像内容的聚合效率，以及提高了目标图像内容的聚合准确率。
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公开(公告)号：CN114445633A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210088988.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置和计算机可读存储介质，应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景；通过获取待处理图像对，并对待处理图像对中的待处理图像进行图像特征提取，得到待处理图像的图像特征；在图像特征中提取出待处理图像对的关联特征；根据关联特征，在待处理图像中识别出共视区域的共视图像，并计算共视图像之间的尺度差值；基于尺度差值，对共视图像的尺寸进行调整；在每一调整后共视图像中提取出至少一个共视特征点，并基于共视特征点，对待处理图像对进行处理。通过在待处理图像中识别出共视区域的共视图像，以基于共视图像来对共视特征点进行提取，提高了图像处理的速度，进而提升了图像处理效率。
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公开(公告)号：CN113450457A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202111008793.8
申请日：2021-08-31
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06T17/05
Abstract: 本申请涉及一种道路重建方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取利用拍摄设备对待重建的目标道路进行拍摄得到的图像集合，从图像集合中确定参考图像以及参考图像对应的待变换的目标图像；获取候选距离集合；根据候选距离将目标图像变换到参考图像所对应的视角下，得到变换图像；将变换图像与参考图像进行对比，得到候选距离对应的图像对比结果；基于候选距离对应的图像对比结果，从候选距离集合中筛选得到满足距离筛选条件的候选距离，作为目标距离；距离筛选条件包括候选距离对应的图像对比结果指示变换图像与参考图像匹配；基于目标距离重建得到目标道路。采用本方法能够提高道路重建的准确性。
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公开(公告)号：CN116958211A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211461465.8
申请日：2022-11-17
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像配准方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域。包括：获取待配准的配准图像对，配准图像对中包含第一图像与第二图像；通过边缘提取网络对第一图像与第二图像进行边缘提取，得到第一轮廓图与第二轮廓图；在第k轮迭代过程中，基于第k变换矩阵对第一轮廓图与第二轮廓图进行第k轮轮廓对齐，以及基于第k轮轮廓对齐结果将第k变换矩阵更新为第k+1变换矩阵；在满足迭代结束条件的情况下，将最后一轮得到的变换矩阵确定为图像变换矩阵，图像变换矩阵用于对第一图像与第二图像进行图像配准。本申请实施例提供的方法，有助于提高图像配准的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113256699A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110705499.6
申请日：2021-06-24
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及计算机视觉技术，提供了一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。其中方法包括：获取第一视角图像中各个第一像素点所对应的第一像素特征，获取第二视角图像中各个第二像素点所对应的第二像素特征；从第二像素点对应的第二像素特征中，确定与第一像素点对应的极线像素点所对应的极线像素特征；基于第一像素特征与极线像素特征得到的极线特征相似度得到极线像素特征所对应的极线特征关注度；基于极线特征关注度对第一极线像素特征进行特征关注处理，得到第一关注特征；将第一关注特征与第一像素特征进行融合，得到融合像素特征；基于融合像素特征以及第二像素特征得到图像视差。采用本方法能够提高图像视差准确性。
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公开(公告)号：CN115712749A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110963747.7
申请日：2021-08-20
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/587 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取第一图像包括的要素的特征信息和第二图像包括的要素的特征信息，所述第一图像包括由数据采集设备采集的所在位置的环境图像，所述第二图像为地图数据包括的图像库中与所述第一图像相似的图像；根据所述第一图像包括的要素的特征信息以及所述第二图像包括的要素的特征信息，对所述第一图像中的要素和所述第二图像中的要素进行匹配，得到要素匹配结果；基于所述要素匹配结果和所述第一图像对所述图像库进行更新处理，可以提高对图像库更新的准确性。
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公开(公告)号：CN116977674A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202211444601.2
申请日：2022-11-18
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例涉及计算机视觉领域，公开了图像匹配方法、相关设备、存储介质及程序产品，该方法包括：对包含目标物体的目标图像对进行特征提取处理，得到第一特征图组和第二特征图组，其中第一特征图组包括第一特征图和第二特征图；对第一特征图和第二特征图进行第一特征匹配处理，得到初始匹配矩阵；根据第一特征图中的第一像素点和第二特征图中的第二像素点，对初始匹配矩阵进行更新，得到目标匹配矩阵；最后根据目标匹配矩阵，对第二特征图组进行第二特征匹配处理，得到目标图像对的目标特征匹配对。采用本申请实施例，可抑制外点，从而提高图像匹配的精度。
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公开(公告)号：CN111325851B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010131248.7
申请日：2020-02-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取待处理图像，待处理图像包括待处理对象；对待处理图像进行特征提取，获得待处理对象的目标关键点位置；获取训练集，训练集包括具有目标设计风格类型的训练样本，训练样本包括已知关键点位置和与目标设计风格类型对应的渲染引擎的设定滑杆参数；根据待处理对象的目标关键点位置和训练样本的已知关键点位置，获得训练样本的权重系数；根据训练样本的权重系数及其对应的设定滑杆参数，获得待处理对象的目标滑杆参数，并基于目标滑杆参数生成待处理对象的虚拟形象。本公开实施例提供的方案能够将训练样本的设计风格自适应地迁移到待处理图像的虚拟形象上。
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公开(公告)号：CN116958761A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310305325.X
申请日：2023-03-20
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供一种点云图像融合方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及计算机视觉技术领域。该点云图像融合方法包括：获取目标对象的体素特征和图像特征，目标对象的体素特征是根据目标对象对应的点云生成的；根据体素特征对图像特征进行可变形采样，获得图像采样特征；将图像采样特征融合进体素特征，获得第一增强体素特征；将目标对象的图像特征反投影至体素特征对应的点云坐标系中，获得图像三维特征；将图像三维特征与第一增强体素特征进行融合，获得目标点云图像融合特征。本公开实施例提出的点云图像融合方法，通过点云和图像的双向融合，减少了点云特征和图像特征的差异性，使得最后获得的点云图像融合特征能够更好的描述目标对象的相关信息。
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