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公开(公告)号:CN103365063A
公开(公告)日:2013-10-23
申请号:CN201210101752.8
申请日:2012-03-31
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
CPC classification number: H04N13/204 , G06T7/593 , G06T2207/10012 , H04N13/221 , H04N13/296
Abstract: 本发明提供一种三维图像拍摄设备和方法。所述设备包括:拍摄单元,从外部捕捉图像,并将捕捉的第一图像作为第一照片;特征提取单元,从第一图像中提取特征点,从在捕捉第一图像之后捕捉的第二图像中提取特征点,并将从第一图像提取的特征点与从第二图像提取的特征点进行匹配;位置姿态估计单元,根据匹配的从第一图像提取的特征点和从第二图像提取的特征点,确定捕捉第一图像时三维图像拍摄设备的位置和姿态与捕捉第二图像时三维图像拍摄设备的位置和姿态之间的相对关系,其中,拍摄单元根据确定的所述相对关系将第二图像作为第二照片;合成单元,将第一照片和第二照片合成为三维图像。
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公开(公告)号:CN102271262A
公开(公告)日:2011-12-07
申请号:CN201010198646.7
申请日:2010-06-04
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
CPC classification number: H04N13/261 , G06K9/4671 , G11B27/28 , H04N5/147 , H04N2013/0074
Abstract: 提供了一种用于3D显示的基于多线索的视频处理方法,所述方法包括:1)对输入视频的每个帧进行镜头的边界检测,获得镜头的切边界;2)对输入视频的每个像素计算纹理显著;3)对输入视频的每个像素计算运动显著;4)基于获得的镜头的切边界对输入视频的每个像素计算对象显著;5)通过将纹理显著、运动显著、对象显著组合来获得每个像素的通用显著;6)使用空时技术对每个像素的通用显著进行平滑。
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公开(公告)号:CN102156537A
公开(公告)日:2011-08-17
申请号:CN201010115146.2
申请日:2010-02-11
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 提供一种头部姿态检测设备和方法。所述头部姿态检测设备包括:多视角图像获取单元,获取从不同角度同时拍摄的对象的视角图像;正面人脸图像估计单元,从获取的视角图像中检测具有偏航角最小的人脸的视角图像;头部姿态估计单元,从一个人脸三维模型获得预定人脸特征点的三维坐标,从检测的视角图像中检测所述预定人脸特征点以及所述预定人脸特征点的二维坐标,根据获得的预定人脸特征点的二维坐标和三维坐标计算相对于拍摄所述具有偏航角最小的人脸的视角图像的图像捕捉设备的第一头部姿态;坐标转换单元,根据所述图像捕捉设备的世界坐标系坐标,将第一头部姿态转换为以世界坐标系表示的第二头部姿态。
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公开(公告)号:CN101996399A
公开(公告)日:2011-03-30
申请号:CN200910165471.7
申请日:2009-08-18
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 提供一种在左图像与右图像之间估计视差的设备和方法。所述设备包括:特征点提取单元,用于提取左图像和右图像中的特征点,确定分别位于左图像与右图像中且相互匹配的成对特征点,并计算匹配特征点之间的位置矢量;区域划分单元,用于基于颜色相似程度将左图像划分为多个区域;匹配代价计算单元,用于计算左图像中的像素与右图像中的特定范围内的各个像素进行匹配的匹配代价函数;以及视差产生单元,用于在特征点较多的多纹理区域中,基于各个特征点的位置矢量和匹配代价函数得到所述特征点的视差值,对所述视差值进行二维平面拟合,以获得多纹理区域中全部像素的视差值;并基于多纹理区域中像素的视差值来确定其它剩余区域的视差值。
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公开(公告)号:CN101815225A
公开(公告)日:2010-08-25
申请号:CN200910118218.6
申请日:2009-02-25
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 提供一种生成深度图的方法及其设备,所述方法包括:通过稠密匹配方法,使用单目视频流的第一帧和第二帧获得表示第二帧的像素深度的第一深度图;检测所述单目视频流的第二帧和第三帧的特征点,将第三帧的特征点与第二帧的特征点进行匹配以获得特征向量,并根据所述第二帧的像素深度将第一深度图划分为多个区域;通过对检测到的特征点进行运动估计来获得运动参数,并基于所述运动参数和所述特征向量更新所述多个区域的参数,从而更新所述多个区域以作为表示第三帧的像素深度的第二深度图的一部分;在第三帧中检测新区域,并通过计算所述第三帧中的新区域的像素深度作为第二深度图的另一部分,从而获得第二深度图。
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公开(公告)号:CN104036483B
公开(公告)日:2021-01-15
申请号:CN201310071185.0
申请日:2013-03-06
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种图像处理系统和图像处理方法。一种用于从3D场景的深度图提取前景运动对象的图像处理系统包括:场景深度图采集器,用于获取预定时间长度的连续的3D场景的深度图;运动对象分割器,用于从获取的深度图分割出运动对象;运动对象跟踪器,用于标识并跟踪分割出的运动对象。
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公开(公告)号:CN104573614B
公开(公告)日:2020-01-03
申请号:CN201310499586.6
申请日:2013-10-22
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种用于跟踪人脸的设备和方法,所述设备包括:人脸位置确定单元,用于从当前帧图像确定人脸位置;分割单元,用于将人脸位置的图像分割成组成人脸的各部分图像;遮挡估计单元,用于基于遮挡概率模型来估计分割后的各部分图像被遮挡的概率,并基于所述各部分图像被遮挡的概率来估计人脸位置的图像中每个像素被遮挡的概率;关键点获取单元,用于通过最小化与每个像素被遮挡的概率有关的匹配误差函数,使人脸的二维形状模型相对于人脸形状进行匹配,从而获取当前帧图像上人脸关键点的位置,以完成对人脸的跟踪。
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公开(公告)号:CN103678836B
公开(公告)日:2019-03-22
申请号:CN201210314463.6
申请日:2012-08-30
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06Q30/06
Abstract: 一种虚拟试衣系统及方法。该虚拟试衣系统包括:用户模型选择单元,根据衣服模型与穿衣模型和未穿衣模型的匹配程度,来选择穿衣模型和未穿衣模型之一作为用于虚拟试衣的用户模型;合成及渲染单元,根据估计的用户的姿态控制衣服模型和选择的用户模型的动作,并将选择的用户模型与衣服模型的画面进行合成和渲染从而产生试衣效果图像;显示单元,显示所述试衣效果图像。
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公开(公告)号:CN108174184A
公开(公告)日:2018-06-15
申请号:CN201810229955.2
申请日:2013-09-04
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: H04N13/373 , H04N13/376 , G06T15/00 , G06T1/20 , G02B27/22
Abstract: 本发明公开了一种快速集成图像生成方法及与用户交互的裸眼三维显示系统。所述生成方法包括:输入包括深度摄像机测得的观看距离的外部参数;根据观看距离来计算观看宽度和单元图像宽度,然后确定各个视点的位置,进而得到优化的光场光线;计算绘制参数,将光场光线打包聚类,生成多个光线簇,保证一个光线簇中的所有光线构成视锥体;并行处理多视点图像;采用像素重排方法绘制生成单元图像阵列,将显示面板的像素宽度调制为透镜阵列的节距与多光线簇的数目的商。本发明可以实时的针对大尺度的三维数据进行EIA的快速绘制,并且本发明可实现交互型的三维显示系统,使最佳的观看视区的面积最大化。
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公开(公告)号:CN104427325B
公开(公告)日:2018-04-27
申请号:CN201310397971.X
申请日:2013-09-04
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: H04N13/373 , H04N13/376 , G06T1/20 , H04N13/307 , G02B27/22 , G06T15/00
CPC classification number: G06T15/005 , G02B27/2214 , G06T1/20 , H04N13/307 , H04N13/373 , H04N13/376
Abstract: 本发明公开了一种快速集成图像生成方法及与用户交互的裸眼三维显示系统。所述生成方法包括:输入包括深度摄像机测得的观看距离的外部参数;根据观看距离来计算观看宽度和单元图像宽度,然后确定各个视点的位置,进而得到优化的光场光线;计算绘制参数,将光场光线打包聚类,生成多个光线簇,保证一个光线簇中的所有光线构成视锥体;并行处理多视点图像;采用像素重排方法绘制生成单元图像阵列,将显示面板的像素宽度调制为透镜阵列的节距与多光线簇的数目的商。本发明可以实时的针对大尺度的三维数据进行EIA的快速绘制,并且本发明可实现交互型的三维显示系统,使最佳的观看视区的面积最大化。
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