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公开(公告)号：CN105517677B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201580000247.6
申请日：2015-05-06
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种深度图/视差图的后处理方法和装置，在进行不整齐边缘区域检测时，采用边缘信息与分块信息相结合的思路。对彩色图像进行图像分块时，先对彩色图像进行超像素分割；将灰度范围分为预设个区间，对于每个超像素，统计得到所有像素点落在所述区间内的直方图；判断当前超像素中，区间分布值最大的区间所含的像素数与当前超像素中的全部像素数的比值是否小于第一阈值，如果是，则采用基于颜色分块的方法对当前超像素进行进一步分割。在保证图像处理速度的同时，提高彩色图像分割的准确性，从而提高不整齐边缘区域检测的准确性。
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公开(公告)号：CN104680510B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201310698887.1
申请日：2013-12-18
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种RADAR视差图优化方法、立体匹配视差图优化方法及系统，其中RADAR视差图优化方法包括步骤：获取颜色分块图：对初始图像进行对比度增强并将其由RGB空间转换为CIELab空间，通过mean‑shift颜色分割对CIELab空间进行颜色分块得到颜色分块图；获取视差图边缘信息：接收初始图像的初始视差图，结合Canny算子提取初始视差图中的视差图边缘信息；视差图优化；结合颜色分块图和视差图边缘信息进行不一致区域检测得到问题区域图，根据问题区域图对初始视差图进行OccWeight修正并滤波得到最终视差图。通过本申请的方法对初始视差图进行优化后，降低了错误率，提高了最终视差图的准确率。
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公开(公告)号：CN104680510A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201310698887.1
申请日：2013-12-18
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种RADAR视差图优化方法、立体匹配视差图优化方法及系统，其中RADAR视差图优化方法包括步骤：获取颜色分块图：对初始图像进行对比度增强并将其由RGB空间转换为CIELab空间，通过mean-shift颜色分割对CIELab空间进行颜色分块得到颜色分块图；获取视差图边缘信息：接收初始图像的初始视差图，结合Canny算子提取初始视差图中的视差图边缘信息；视差图优化；结合颜色分块图和视差图边缘信息进行不一致区域检测得到问题区域图，根据问题区域图对初始视差图进行OccWeight修正并滤波得到最终视差图。通过本申请的方法对初始视差图进行优化后，降低了错误率，提高了最终视差图的准确率。
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公开(公告)号：CN105517677A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201580000247.6
申请日：2015-05-06
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A99Z99/00
CPC classification number: G06T7/50 , G06K9/4604 , G06T5/005 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T5/50 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T2200/04 , G06T2207/10024 , G06T2207/10028 , G06T2207/20032 , G06T2207/20192
Abstract: 一种深度图/视差图的后处理方法和装置，在进行不整齐边缘区域检测时，采用边缘信息与分块信息相结合的思路。对彩色图像进行图像分块时，先对彩色图像进行超像素分割；将灰度范围分为预设个区间，对于每个超像素，统计得到所有像素点落在所述区间内的直方图；判断当前超像素中，区间分布值最大的区间所含的像素数与当前超像素中的全部像素数的比值是否小于第一阈值，如果是，则采用基于颜色分块的方法对当前超像素进行进一步分割。在保证图像处理速度的同时，提高彩色图像分割的准确性，从而提高不整齐边缘区域检测的准确性。
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