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公开(公告)号:CN104574342B
公开(公告)日:2017-06-23
申请号:CN201310478587.2
申请日:2013-10-14
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06T5/002 , G06T7/593 , G06T2207/10012 , G06T2207/10028 , G06T2207/20021
Abstract: 提供了一种识别视差深度图像中噪声的噪声识别方法和装置。该噪声识别方法可以包括:将视差深度图像分成多个图像块;针对每一个图像块,确定该图像块的视差值取值范围中的可信视差取值范围;对于该图像块中的每一个像素,判断其视差值是否落入该图像块的可信视差取值范围,以及如果该像素的视差值没有落入该可信视差取值范围,则判定该像素的视差值为噪声。利用本发明的噪声识别方法和装置,能够对图像块取较大的大小,从而具有较高的计算效率,并且后续的噪声去除处理可以仅对识别出的噪声像素进行,不会影响到非噪声像素。
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公开(公告)号:CN106558067A
公开(公告)日:2017-04-05
申请号:CN201510622651.9
申请日:2015-09-25
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06K9/00369 , G06K9/00348 , G06K9/00805 , G06K9/48 , G06K9/6204 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/248 , G06T2207/10028 , G06T2207/30261 , G06T2207/10021
Abstract: 一种在视差图中进行对象跟踪的方法、装置和系统,该方法包括:抽取先前帧的对象模板中的先前凸包,所述先前凸包至少包括先前躯干凸包和先前四肢凸包;在当前帧中检测与所述先前躯干凸包匹配的部分作为当前躯干部分;在所述当前躯干部分周围的区域中抽取各个当前四肢凸包;根据当前四肢凸包和先前四肢凸包的各自的梯度主方向,针对一个先前四肢凸包,将各个当前四肢凸包的梯度主方向旋转至与该先前四肢凸包的梯度主方向一致;寻找与所述一个先前四肢凸包匹配的旋转后的当前四肢凸包;根据匹配结果,来确定当前帧中的对象模板以实现对象跟踪。
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公开(公告)号:CN106157285A
公开(公告)日:2016-11-23
申请号:CN201510156232.0
申请日:2015-04-03
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
Abstract: 提供一种用于选择用于视差计算的参数组的优选值的方法和系统,该方法包括:获得训练图像和对应的真实视差图;定义用于参数组中的各参数的初始取值范围;通过划分初始取值范围,生成各参数的参数取值组合;用每个参数取值组合对训练图像计算得到的各个计算视差图;针对每个参数取值组合,确定各个计算视差图与真实视差图之间的整体接近程度和分布接近程度;以整体接近程度和分布接近程度为特征在参数组的参数空间中进行分割,以得到更优选的取值范围,使得整体接近程度和分布接近程度在更优选的取值范围内的变化分别小于第一预定阈值和第二预定阈值,且在更优选的取值范围内的中心整体接近程度大于第三预定阈值。
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公开(公告)号:CN105741312A
公开(公告)日:2016-07-06
申请号:CN201410749493.9
申请日:2014-12-09
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06K9/00805 , G06K9/00342 , G06K9/00369 , G06K9/342 , G06K9/6218
Abstract: 本发明提供了一种对象跟踪方法和设备。所述对象跟踪方法包括:提取当前帧视差图中检测出的目标对象的显著部位;对下一帧视差图中的视差点进行聚类以形成多个簇;对于每个显著部位,计算下一帧视差图中各个簇与其的相似性以确定与该显著部位相似的候选簇;根据各个显著部位之间的位置关系对所述候选簇进行分组,以将属于同一对象的候选簇划分到同一组中;对于每一组,基于其中包含的各个候选簇的相似性确定该组与目标对象的相似性;选择相似性最高的组,并将该组所在的位置作为所述目标对象在下一帧视差图中的位置。通过所述目标对象跟踪技术,在目标对象的姿态频繁发生变化、目标对象被部分遮挡的情况下,也能获得准确的跟踪结果。
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公开(公告)号:CN103679686B
公开(公告)日:2016-06-29
申请号:CN201210335757.7
申请日:2012-09-11
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 公开了一种面向立体视觉匹配的匹配测度确定方法、匹配测度确定装置、图像匹配方法和视差计算方法。该匹配测度确定方法可以包括:获得参考图像的该参考图像块和匹配图像的对象图像块之间的初始匹配测度;确定该参考图像的该参考图像块的显著度,该参考图像块的显著度表示该参考图像块在参考图像的全部区域或者部分区域的所有图像块中的显著程度;基于该参考图像的该参考图像块的显著度,调整所获得的参考图像的该参考图像块和匹配图像的对象图像块之间的初始匹配测度,从而确定参考图像的该参考图像块和匹配图像的对象图像块之间的匹配测度。根据本发明,可以获得更适合应用于立体视觉匹配的、更客观、更符合实际情况的匹配测度。
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公开(公告)号:CN103310180B
公开(公告)日:2016-06-29
申请号:CN201210057842.1
申请日:2012-03-07
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明公开了一种检测在目标图像中的一个或多个随机对象的方法和系统,该方法包括:视觉特征提取步骤,用于提取所述目标图像的视觉特征;位置信息获得步骤,用于获得所述目标图像的位置信息,所述位置信息与所述目标图像被拍摄时位于的地理位置相关;以及随机对象确定步骤,用于基于所述视觉特征和所述位置信息对所述随机对象出现的可能性的影响,来确定所述目标图像中是否存在所述随机对象。本发明还公开了一种创建图像数据库的系统和方法。
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公开(公告)号:CN103473757B
公开(公告)日:2016-05-25
申请号:CN201210188661.2
申请日:2012-06-08
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 提供一种对象跟踪方法和系统,该方法包括:检测在第一视差图中的第一检测对象且获得第一检测对象的位置;将第一检测对象的位置转换为基于第一视差图中的第一预定参考点的坐标的第一检测相对位置;基于第一检测相对位置和第一检测对象的预定运动方向和预定运动速度,预估在第二视差图中对应于第一检测对象的第一预估对象的预估位置;检测在第二视差图中的第二检测对象且获得第二检测对象的位置;将第二检测对象的位置转换为基于第二视差图中的第二预定参考点的坐标的第二检测相对位置;基于第一预估对象的预估位置以及第二检测对象的第二检测相对位置,来确定第一检测对象与第二检测对象之间的跟踪匹配关系。
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