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公开(公告)号：CN109754416B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201711070256.X
申请日：2017-11-03
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T7/50 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本公开涉及图像处理装置和方法。所述图像处理装置包括转换器，其将输入图像转换为深度图像，以获得针对所述输入图像的每一像素的转换的深度；以及分类器，其在所述转换的深度和来自深度数据集的真实深度之间进行分类，其中，对所述分类器和所述转换器进行训练，直到所述分类器不能区分所述转换的深度和所述真实深度。使用根据本公开的图像处理装置和方法，通过对抗训练可以从单幅图像中学习深度，这不仅可以通过转换器学习单幅图像的深度，还可以通过分类器了解深度的高阶一致性。通过这样的对抗训练，转换器可以输出与真实深度图具有相似分布的深度图。
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公开(公告)号：CN108986155B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201710413057.8
申请日：2017-06-05
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种多视点图像的深度估计方法和深度估计设备。该方法包括：向同一场景的多个图像的每个像素分配表征深度和表征切平面法向的参数；每个图像作为当前图像执行：a)选择代价函数值满足条件的像素作为种子像素；b)更新种子像素周围的满足条件的周围像素的参数；c)在周围像素的参数的预定范围内，随机搜索，得到局部最优值；d)将代价函数值满足条件的周围像素增加为种子像素；e)重复b)、c)、d)步骤，直至没有满足条件的周围像素；f)为当前图像中的每个像素随机生成参数，在满足条件的情况下，将该像素的当前参数用随机生成的参数代替；g)重复步骤a)‑f)，直至满足条件；h)将当前图像中每个像素的深度参数决定的深度值确定为深度值。
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公开(公告)号：CN107292826B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201610197262.0
申请日：2016-03-31
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开提供一种图像处理设备、图像处理方法以及图像处理装置。根据本公开的图像处理设备包括：边缘检测单元，被配置成检测所述深度图像及其相对应的原始图像中的图像边缘，以获取深度图像边缘和原始图像边缘；像素点匹配单元，被配置成通过将所述深度图像边缘上的深度图像像素点与所述原始图像边缘上的原始图像像素点进行匹配，获取表示各个深度图像像素点与相匹配的原始图像像素点之间位置差的向量作为该深度图像像素点的偏移向量；以及偏移单元，被配置成使用所述偏移向量对所述深度图像中的各个像素点进行偏移，以实现对所述深度图像的修正。根据本公开的图像处理设备、方法以及装置至少能够更准确地修正深度图像中的深度图像边缘。
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公开(公告)号：CN111583321A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910124348.4
申请日：2019-02-19
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种图像处理装置、方法及介质，所述图像处理装置包括：第一训练单元，其使用有标签输入图像来训练深度网络，以获得所述有标签输入图像的深度图像；第二训练单元，其使用所述有标签的输入图像和所获得的深度图像来训练置信度网络，以获得置信度图像，所述置信度图像指示所述深度图像的估计深度接近真实深度的区域；以及第三训练单元，其使用所述有标签输入图像和无标签输入图像一起训练所述深度网络，其中，通过所述深度图像和所述置信度图像获得所述无标签输入图像的伪真实深度，并且将所述伪真实深度视为所述无标签输入图像的真实深度。
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公开(公告)号：CN110766737A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201810835621.X
申请日：2018-07-26
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T7/50
Abstract: 公开了一种深度估计模型训练方法和设备以及存储介质。该方法包括：通过深度估计模型获得样本图像的估计深度图；在基于样本图像、其真实深度图和投影参数而获得的第一投影图中选择第一投影点，并且在基于样本图像、其估计深度图和投影参数而获得的第二投影图中选择第二投影点，第一和第二投影图具有相同的投影方向，并且第一投影点在第一投影图中的位置与第二投影点在第二投影图中的位置相同；确定第一和第二投影点在样本图像中的相对应的第一和第二点；通过使包括第一损失函数的总损失函数最小，来更新深度估计模型的参数，第一损失函数是关于第一和第二点的特征值之间的距离；和重复上述步骤，直到通过深度估计模型获得的估计深度图不再变化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108335328A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201710044456.1
申请日：2017-01-19
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种摄像机姿态估计方法和摄像机姿态估计装置，摄像机姿态估计方法包括：获得彩色图像和深度图像；获取当前帧彩色图像的特征点和相邻帧彩色图像的相应匹配特征点；获取与当前帧彩色图像中的特征点的位置分别对应的当前帧深度图像中的特征点，获取与当前帧深度图像的特征点分别匹配的相邻帧深度图像中的相应匹配特征点；基于当前摄像机姿态和用于校正图像中的特征点的非刚性畸变的参数表示当前帧深度图像中的特征点的世界坐标；在世界坐标系下计算当前帧深度图像和相邻帧深度图像的每对匹配特征点之间的距离，以针对每对匹配的特征点所计算出的距离之和最小为目标，估计当前摄像机姿态和所述参数。可以消除摄像机参数估计中的非刚性畸变。
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公开(公告)号：CN107292893A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201610197282.8
申请日：2016-03-31
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开提供了图像处理装置、图像处理方法以及图像处理设备。图像处理装置包括：第一聚类单元，其针对所述轮廓上的每个预定点，将基于所述轮廓获得的、通过该点的候选直线根据所述候选直线的角度聚类为一个或多个簇，并分别计算所述一个或多个簇中的每个簇中的候选直线的角度的平均值，以分别作为针对该点的一个或多个选定直线的角度；以及第二聚类单元，其将所述轮廓上的预定点根据每个预定点的选定直线的角度以及该点的位置进行聚类，并将所得到的每个簇中的点以簇为单位作为从所述轮廓中提取的轮廓段，以作为所述待处理图像的轮廓特征。
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公开(公告)号：CN108986155A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201710413057.8
申请日：2017-06-05
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06T7/50
Abstract: 本发明公开了一种多视点图像的深度估计方法和深度估计设备。该方法包括：向同一场景的多个图像的每个像素分配表征深度和表征切平面法向的参数；每个图像作为当前图像执行：a)选择代价函数值满足条件的像素作为种子像素；b)更新种子像素周围的满足条件的周围像素的参数；c)在周围像素的参数的预定范围内，随机搜索，得到局部最优值；d)将代价函数值满足条件的周围像素增加为种子像素；e)重复b)、c)、d)步骤，直至没有满足条件的周围像素；f)为当前图像中的每个像素随机生成参数，在满足条件的情况下，将该像素的当前参数用随机生成的参数代替；g)重复步骤a)-f)，直至满足条件；h)将当前图像中每个像素的深度参数决定的深度值确定为深度值。
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公开(公告)号：CN108335327A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201710043704.0
申请日：2017-01-19
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种摄像机姿态估计方法和摄像机姿态估计装置，摄像机姿态估计方法包括：获得彩色图像和深度图像；获取当前帧彩色图像的至少一个特征点和相邻帧彩色图像的至少一个相应匹配特征点；获取与当前帧彩色图像中的每个特征点的位置分别对应的当前帧深度图像中的至少一个特征点，获取与当前帧深度图像的每个特征点分别匹配的相邻帧深度图像中的至少一个相应匹配特征点；在世界坐标系下计算当前帧深度图像中的每个特征点和相邻帧深度图像中的相应匹配特征点之间的距离，并且通过使得针对每对匹配的特征点所计算出的距离之和最小来估计当前摄像机姿态。根据本公开的实施例，可以利用彩色图像和深度图像信息来实现精确的摄像机参数估计。
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公开(公告)号：CN107292826A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201610197262.0
申请日：2016-03-31
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开提供一种图像处理设备、图像处理方法以及图像处理装置。根据本公开的图像处理设备包括：边缘检测单元，被配置成检测所述深度图像及其相对应的原始图像中的图像边缘，以获取深度图像边缘和原始图像边缘；像素点匹配单元，被配置成通过将所述深度图像边缘上的深度图像像素点与所述原始图像边缘上的原始图像像素点进行匹配，获取表示各个深度图像像素点与相匹配的原始图像像素点之间位置差的向量作为该深度图像像素点的偏移向量；以及偏移单元，被配置成使用所述偏移向量对所述深度图像中的各个像素点进行偏移，以实现对所述深度图像的修正。根据本公开的图像处理设备、方法以及装置至少能够更准确地修正深度图像中的深度图像边缘。
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