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公开(公告)号：CN105229697A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201480021522.8
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: H04N13/106 , G01B11/22 , G06K9/03 , G06K9/38 , G06K9/6293 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/174 , G06T7/194 , G06T7/521 , G06T7/593 , G06T7/596 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/10028 , G06T2207/10048 , G06T2207/20021 , H04N5/272 , H04N9/75 , H04N13/271
Abstract: 本公开涉及被配置成允许不同背景前景分割模态对分割作出贡献的框架。一方面，基于RGB背景分离、色度键控、IR背景分离、当前深度相对于背景深度以及当前深度相对于阈值背景深度模态来处理各个像素。每一模态可作为因子进行贡献，该框架将因子进行组合以确定关于一像素是前景还是背景的概率。各个概率被馈送入全局分割框架以获得经分割的图像。
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公开(公告)号：CN105229697B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201480021522.8
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T7/521 , G06T7/593 , G06T7/11 , G06T7/174 , G06T7/194 , G06T7/136 , G06K9/62 , G06K9/38 , G06K9/03 , H04N9/75 , H04N5/272
Abstract: 本公开涉及被配置成允许不同背景前景分割模态对分割作出贡献的框架。一方面，基于RGB背景分离、色度键控、IR背景分离、当前深度相对于背景深度以及当前深度相对于阈值背景深度模态来处理各个像素。每一模态可作为因子进行贡献，该框架将因子进行组合以确定关于一像素是前景还是背景的概率。各个概率被馈送入全局分割框架以获得经分割的图像。
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公开(公告)号：CN105247859A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201480021519.6
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开涉及在基站和/或一个或多个卫星计算设备(例如，平板计算机和/或智能电话)之间传递图像相关数据。卫星设备捕捉图像数据并向诸如基站等另一设备传递图像相关数据(诸如图像或从图像中处理的深度数据)。基于从可能在物理上比例如基站更靠近场景中的某物的卫星设备捕捉到的图像数据，接收设备使用图像相关数据来增强深度数据(例如，深度图)。为了在各种条件下更准确地捕捉深度数据，可以从基站或另一外部投影仪投影主动照明图案，藉此卫星单元可使用另一源的主动照明并由此无需消耗内部功率来受益于主动照明。
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公开(公告)号：CN105229411A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201480021460.0
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开针对高分辨率、高帧率、稳健的立体深度系统。所述系统基于图像的立体匹配在各种条件下提供深度数据，在一些实现方式中包括主动照明的IR图像。在一些实现方式中，干净的IR或RGB图像可以被捕捉并与任何其他捕捉的图像一起使用。干净的IR图像可以通过使用陷波滤波器来滤出主动照明图案来获得。IR立体照相机、投影仪、宽谱IR LED以及一个或多个其他照相机可以被结合到单个设备中，所述单个设备还可以包括图像处理组件来在所述设备中内部地计算深度数据用于后续输出。
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公开(公告)号：CN105308650B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201480021422.5
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T7/521 , G06T7/55 , G06T7/70 , G01B11/25 , H04N13/243 , H04N13/106 , H04N13/15
Abstract: 本公开涉及基于主动照明的立体匹配，包括使用未主动照明的图像中的块来获得权重，该权重被用于被主动照明的立体图像中的块相似度确定。为了将被主动照明的立体图像中的像素相关联，自适应支持权重计算可被用于确定对应于各像素的块的相似度。为了获得对于自适应支持权重计算有意义的自适应支持权重，通过处理未主动照明的(“干净”)图像来获得权重。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105247859B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201480021519.6
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N13/239 , H04N13/25 , H04N13/254 , H04N13/271 , H04N17/00 , G01B11/25 , G06T1/60 , G06T7/586 , H04N5/225 , H04N5/33 , H04N9/04
Abstract: 本公开涉及在基站和/或一个或多个卫星计算设备(例如，平板计算机和/或智能电话)之间传递图像相关数据。卫星设备捕捉图像数据并向诸如基站等另一设备传递图像相关数据(诸如图像或从图像中处理的深度数据)。基于从可能在物理上比例如基站更靠近场景中的某物的卫星设备捕捉到的图像数据，接收设备使用图像相关数据来增强深度数据(例如，深度图)。为了在各种条件下更准确地捕捉深度数据，可以从基站或另一外部投影仪投影主动照明图案，藉此卫星单元可使用另一源的主动照明并由此无需消耗内部功率来受益于主动照明。
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公开(公告)号：CN106233089A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201580007576.3
申请日：2015-02-02
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本主题公开内容涉及控制场景或场景的一部分的照明的强度，包括节省照明功率。立体图像中的深度数据的质量可以按照不同照明状态而被测量；诸如环境光，自然纹理之类的环境条件可以影响质量。照明强度可以可控制地变化以获取足够的质量同时节省功率。控制可以涉及对应于整个场景或场景的一部分的一个或多个感兴趣区域。
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公开(公告)号：CN105230003A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201480021958.7
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开涉及针对在传感器感光元件的R、G、B部分中检测到的红外(IR)分量的颜色校正。校准过程基于诸如通过滤波技术和/或使用不同的IR光照条件之类来获得或估计每个感光元件中的IR分量来确定真实R、G、B。经由离线校准获得的表格或曲线集对图像的在线校正所需的校正数据建模。
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公开(公告)号：CN106233089B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201580007576.3
申请日：2015-02-02
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N13/363 , H04N9/31 , H04N5/33 , G01B11/16
Abstract: 本主题公开内容涉及控制场景或场景的一部分的照明的强度，包括节省照明功率。立体图像中的深度数据的质量可以按照不同照明状态而被测量；诸如环境光，自然纹理之类的环境条件可以影响质量。照明强度可以可控制地变化以获取足够的质量同时节省功率。控制可以涉及对应于整个场景或场景的一部分的一个或多个感兴趣区域。
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公开(公告)号：CN105229411B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201480021460.0
申请日：2014-04-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G01B11/22 , G01B11/25 , H04N5/225 , H04N5/33 , H04N9/04 , H04N17/00 , H04N13/254 , H04N13/271 , H04N13/25 , H04N13/239
Abstract: 本公开针对高分辨率、高帧率、稳健的立体深度系统。所述系统基于图像的立体匹配在各种条件下提供深度数据，在一些实现方式中包括主动照明的IR图像。在一些实现方式中，干净的IR或RGB图像可以被捕捉并与任何其他捕捉的图像一起使用。干净的IR图像可以通过使用陷波滤波器来滤出主动照明图案来获得。IR立体照相机、投影仪、宽谱IR LED以及一个或多个其他照相机可以被结合到单个设备中，所述单个设备还可以包括图像处理组件来在所述设备中内部地计算深度数据用于后续输出。
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