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公开(公告)号：CN106504284A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610927415.2
申请日：2016-10-24
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
CPC classification number: G06T2207/10012
Abstract: 本发明涉及立体视觉领域，其公开了一种基于立体匹配与结构光相结合的深度图获取方法，解决图像弱纹理区域与图像曝光量不足情况下的立体匹配问题。在本发明中，当外部环境光充足且拍摄场景中不存在弱纹理区域时，直接利用自然光下拍摄的图像获取三维场景的深度信息；当采集的纹理信息稀少或者采集过程中外部环境光强较弱时，则主动投影编码结构光，以增加环境光强与物体纹理信息。由于结构光在增强场景纹理信息的同时受到场景调制，可直接利用结构光测量法获取场景深度信息。本发明适用于准确获取物体深度信息。
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公开(公告)号：CN107730543B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201710805755.2
申请日：2017-09-08
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，其公开了一种半稠密立体匹配的快速迭代计算方法，在满足获得较高匹配精度情况的同时，提高匹配速度。该方法可概括为：分别提取左图像、右图像的特征点，构建特征描述子；然后，根据特征描述子以及极线约束，完成左右图的特征点匹配,匹配成功的特征点称为支撑点；接着，在左图像根据支撑点构建Delaunay三角形，估计左图像所有像素点的先验视差di；并计算先验视差di对应的代价误差Ci，获得本次迭代的所有支撑点的最小代价误差Cmin；对支撑点集合和最小代价误差不断迭代更新，直至满足迭代停止条件，最后，根据左图像每个像素点的视差计算其在右图像中的匹配点。
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公开(公告)号：CN107481271B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201710614987.X
申请日：2017-07-25
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
IPC: G06T7/32
Abstract: 本发明公开了一种立体匹配方法，包括：计算采集到的第一视频图像与第二视频图像之间的匹配代价；其中，第一视频图像和第二视频图像为一组视频图像对；采用多级级联块构造窗口，利用窗口对匹配代价对应的图像匹配块的相似度进行级联统计操作，得到求精匹配代价；根据求精匹配代价，利用递归滤波器进行代价聚合；根据代价聚合后的结果，计算各像素点的视差并对视差进行视差求精操作，得到视差图；该方法基于多级级联块和递归滤波器实现，具有实时性好、鲁棒性优、准确性高的特点，且能够得到效果很好的视差图。本发明还公开了一种立体匹配系统及移动终端，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN106780442B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201611079621.9
申请日：2016-11-30
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种立体匹配方法，包括：提取左右图的特征点，并对特征点进行特征点匹配确定支撑点；根据支撑点构建Delaunay三角形；其中，Delaunay三角形包括三角形内所有像素点视差的先验概率以及像素点与支撑点的最小支撑距离；利用视差计算方法计算左图中像素点的视差条件概率及视差置信水平；根据Delaunay三角形，视差条件概率及视差置信水平，利用贝叶斯原理计算得到最优后验视差；该方法实现了快速匹配获得高精度视差图，特别适合移动平台或实时性要求高的应用领域；本发明还公开了一种立体匹配系统，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN106447719B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201610929219.9
申请日：2016-10-31
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明公开了一种单目摄像机获取深度图的方法，所述方法包括：步骤1：对摄像机镜头进行改装：将R、G、B三种颜色的滤光片分别贴合在摄像机镜头内表面；步骤2：利用改装后的摄像机镜头获得图像，并对图像进行数值计算L；步骤3：基于计算出的数值L获得图像深度图，实现了易于取得图像深度信息，成本较低的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107122782A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710157124.4
申请日：2017-03-16
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术，其公开了一种均衡的半密集立体匹配方法，在获得较高图像匹配精度的同时提升匹配效率。该方法包括：a.对需要进行匹配的两个图像进行分割处理；b.进行特征提取前的初始化设定；c.提取图像块中的兴趣点：提取过程中自适应调整特征提取阈值，并根据需求选择合并图像块，获得均衡分布于图像中的兴趣点；d.对两个图像中的兴趣点进行匹配；e.根据已完成匹配的兴趣点，构建Delaunay三角形，其他所有非兴趣点的视差根据Delaunay三角形进行估计，从而完成图像立体匹配。本发明特别适合移动平台或实时性要求高的应用领域中的图像匹配。
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公开(公告)号：CN106952276A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710164954.X
申请日：2017-03-20
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种图像抠图方法，包括：获取输入的图像以及目标框，并构建目标框对应图像的深度信息；利用高斯混合模型对RGBD建模形成的图割算法对目标框对应图像进行粗分割，获取目标区域；其中，D为深度信息；对目标区域进行腐蚀膨胀操作，获得三元图；确定三元图的透明度值，获得前景精确提取结果；该方法相比于传统抠图方法，对颜色，光照变化具有更好的鲁棒性，且精度较高，只需少量用户交互即可得到较好的抠图结果；本发明还公开了一种图像抠图装置，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN107122782B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201710157124.4
申请日：2017-03-16
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术，其公开了一种均衡的半密集立体匹配方法，在获得较高图像匹配精度的同时提升匹配效率。该方法包括：a.对需要进行匹配的两个图像进行分割处理；b.进行特征提取前的初始化设定；c.提取图像块中的兴趣点：提取过程中自适应调整特征提取阈值，并根据需求选择合并图像块，获得均衡分布于图像中的兴趣点；d.对两个图像中的兴趣点进行匹配；e.根据已完成匹配的兴趣点，构建Delaunay三角形，其他所有非兴趣点的视差根据Delaunay三角形进行估计，从而完成图像立体匹配。本发明特别适合移动平台或实时性要求高的应用领域中的图像匹配。
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公开(公告)号：CN107220997A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710362286.1
申请日：2017-05-22
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了立体匹配方法及系统，方法包括：获取参考图像以及目标图像，确定聚合区域的视差区域；利用分块变换算法将参考图像变换为聚合参考图像，目标图像变换为聚合目标图像；分别计算图像的CENSUS特征，得到聚合参考图像与聚合目标图像的匹配代价值；分别计算各参考分块图像与对应的相同分块位置的目标分块图像的区域代价聚合；当存在匹配代价值大于区域代价聚合则重新分割区域对应的参考分块图像以及目标分块图像并计算分割后的区域代价聚合，直到匹配代价值均小于各区域代价聚合；计算各参考分块图像与对应目标分块图像中每个像素的代价聚合第一视差图像；能够有效地解决弱纹理区域误匹配的问题，计算量较小，实时性好。
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公开(公告)号：CN106908041A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710164467.3
申请日：2017-03-20
Applicant: 成都通甲优博科技有限责任公司
IPC: G01C11/00
CPC classification number: G01C11/00
Abstract: 本发明公开了近场标定相机实施远场测量的方法及装置，方法包括：步骤S10、利用设置在不同物距的参考标志，标定得到相机的近场标定焦距及不同物距中最远物距对应的像距；步骤S11、将最远物距对应的像距作为相机的像距，对远景待测量物体进行对焦，获得远景待测量物体的深度；步骤S12、将深度作为高斯成像模型的物距，根据相机的近场标定焦距，计算高斯成像模型的估计像距，判断估计像距是否满足预定条件；满足则将估计像距、相机的近场标定焦距以及深度作为远场标定结果；步骤S13、利用远场标定结果进行远场测量；能够根据相机近场标定结果实施远场测量，标定精度高，从而提高远场测量精度，同时操作简单方便。
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