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公开(公告)号：CN104915941A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201410088304.8
申请日：2014-03-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明的实施例提供了一种计算视差的方法和装置。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。
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公开(公告)号：CN104915927B
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201410087857.1
申请日：2014-03-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T5/00
Abstract: 提供了种视差图像中的目标边界优化方法和装置。所述方法包括:确定视差图像中与目标边界对应的像素区域;对该像素区域中的像素进行验证,以滤除低置信度的像素;利用被滤除像素周围像素的视差值向被滤除像素填充视差值,其中对于由被滤除像素形成的像素块,按照从小视差值像素向大视差值像素传播的方式对该像素块中的各像素填充视差值。该目标边界优化方法通过滤除低置信度的像素随后有方向地进行填充,能够获得清晰准确的目标边界。
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公开(公告)号：CN105335952B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201410277105.1
申请日：2014-06-19
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/32
Abstract: 本申请公开了一种匹配代价计算方法和装置、以及视差值计算方法和设备。该匹配代价计算方法包括：在参考图像中确定用于参考像素的参考代表性像素集合，参考代表性像素集合包括参考像素、和处于参考像素的第一预定邻域中的并且其显著程度大于阈值的至少一个像素；在目标图像中确定用于目标像素的目标代表性像素集合，目标代表性像素集合包括目标像素、和处于目标像素的第一预定邻域中的并且其显著程度大于阈值的至少一个像素；以及根据参考代表性像素集合中每一个像素的像素值、和目标代表性像素集合中每一个像素的像素值，来计算参考像素与目标像素之间的匹配代价。因此，可以得到可区分的匹配代价，进而得到正确的视差信息。
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公开(公告)号：CN104637043B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201310552836.8
申请日：2013-11-08
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/55
Abstract: 提供了一种支持像素选择方法、装置及视差值确定方法。所述支持像素选择方法包括：对于由立体相机拍摄的当前帧参考图像中需要选择支持像素的目标像素，利用预先确定的光流信息，确定其在前一帧参考图像中的对应目标像素；确定所述对应目标像素在前一帧参考图像中的各个支持像素；利用所述光流信息，确定所述前一帧参考图像中的各个支持像素在当前帧参考图像中的各个对应支持像素，作为当前帧参考图像中的所述目标像素的支持像素。所述支持像素选择方法能够选择准确的支持像素，而不受目标像素的位置的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104463183B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201310418577.X
申请日：2013-09-13
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种聚类中心选取方法和系统。所述聚类中心选取方法包括：接收原始灰度图像；获取灰度图像对应的初始视差图；计算像素点的运动信息；基于运动信息、灰度值以及坐标的各自的最大值与最小值形成的两个特征向量作为两个初步聚类中心，对图像进行初步聚类；计算特征向量的平均值来更新对应类的聚类中心；针对采用平均值更新的聚类中心，通过遍历所有像素点，利用最大最小算法确定新增聚类中心；以初始视差图的视差值作为指导，执行聚类处理；以及确定聚类结果是否出现收敛。
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公开(公告)号：CN104915941B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201410088304.8
申请日：2014-03-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/32
Abstract: 本发明的实施例提供了一种计算视差的方法和装置。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。
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公开(公告)号：CN104252707B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201310262916.X
申请日：2013-06-27
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了用于检测道路上的对象的对象检测方法和装置。对象检测方法可以包括：获得灰度图和相应的视差图；基于灰度图和视差图来检测平面；基于路面的特征来从检测到的平面中获得作为路面的平面；基于除了作为路面的平面之外的平面与作为路面的平面或其它已知平面之间的关系，获得作为对象的候选组成平面的对象候选平面；以及基于对象候选平面，检测对象。本发明公开的在平面层级上检测对象的技术，相比于传统的像素层级上检测对象的技术，能够更加鲁棒和准确地检测对象。
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公开(公告)号：CN104463183A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201310418577.X
申请日：2013-09-13
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6218
Abstract: 本发明涉及一种聚类中心选取方法和系统。所述聚类中心选取方法包括：接收原始灰度图像；获取灰度图像对应的初始视差图；计算像素点的运动信息；基于运动信息、灰度值以及坐标的各自的最大值与最小值形成的两个特征向量作为两个初步聚类中心，对图像进行初步聚类；计算特征向量的平均值来更新对应类的聚类中心；针对采用平均值更新的聚类中心，通过遍历所有像素点，利用最大最小算法确定新增聚类中心；以初始视差图的视差值作为指导，执行聚类处理；以及确定聚类结果是否出现收敛。
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公开(公告)号：CN108074250B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201610988828.1
申请日：2016-11-10
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明实施例提供一种匹配代价计算方法和装置，所述匹配代价计算方法包括：获取参考投影图像和目标投影图像，所述参考投影图像和所述目标投影图像分别为参考立体图像对应的球面矩形投影图像和目标立体图像对应的球面矩形投影图像；根据预设的映射关系确定所述参考投影图像上的第一像素点及其第一邻域；根据所述映射关系和所述参考投影图像上的第一像素点选择所述目标投影图像上的第二像素点及其第二邻域；根据所述第一像素点及其第一邻域和所述第二像素点及其第二邻域计算所述第一像素点和所述第二像素点之间的匹配代价。
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