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公开(公告)号：CN105335934B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201410250411.6
申请日：2014-06-06
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 提供了视差图计算方法和装置。获得目标场景的当前帧的左右灰度图像以及在当前帧之前的预定数量帧的历史信息；以所述左右灰度图像的任意一个作为参考图像，从所获得的左右灰度图像生成当前帧的初始视差图；基于该预定数量帧的历史信息对该参考图像进行分割；根据分割结果优化该初始视差图，将优化后的视差图作为当前帧的视差图。
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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：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：CN104574342A
公开(公告)日：2015-04-29
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107403440B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201610329835.0
申请日：2016-05-18
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/246
Abstract: 提供了一种用于确定对象的姿态的方法和装置，所述方法包括：获取对象在运动期间采集的图像帧序列；检测图像帧序列中的当前帧的特征；基于当前帧之前的特定帧中的每个特征及其在该特定帧之前的至少一帧中的对应特征、以及在该特定帧及该特定帧之前的至少一帧之间的运动参数信息，确定当前帧中的特征与该特定帧中的特征之间的对应关系；基于该对应关系、该当前帧的图像以及该特定帧的图像，进行运动估计；以及基于运动估计的结果，确定对象的姿态。
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公开(公告)号：CN106157285B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201510156232.0
申请日：2015-04-03
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/50
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：CN104240219B
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201310233783.3
申请日：2013-06-13
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明公开了配置视差值的方法和系统。在一个实施例中，该方法可以包括：获取参考图像；将获取的参考图像分割为多个区域；对分割得到的多个区域进行分类；基于分类结果为每个区域内的像素分配视差值。根据本发明提供的配置视差值的方法和系统，可以更准确地配置视差值，获得准确并且稠密的视差图像。
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公开(公告)号：CN106887018A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201510937846.2
申请日：2015-12-15
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/41
Abstract: 一种立体匹配方法、控制器和系统，该方法包括：计算第一图的像素和第二图的像素之间的匹配代价；预估作为参考图像的、第一图和第二图之一中的像素的视差值和对应的可靠度，其中，所述可靠度表示该像素的预估的视差值的正确的概率；根据所述参考图像中的两个像素之间的所述视觉特征的差异度和在图像坐标中的距离和该两个像素对应的可靠度来计算该两个像素之间的有方向的能量传播系数；基于所述有方向的能量传播系数来构造有方向的图模型；基于所述有方向的能量传播系数来实施置信传播算法以获得像素的更新的视差值。
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公开(公告)号：CN105335952A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201410277105.1
申请日：2014-06-19
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
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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