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[發明專利]基于多目全景圖像的模型生成方法及裝置有效

專利信息
申請號: 202010501846.9 申請日: 2020-06-04
公開(公告)號: CN111402345B 公開(公告)日: 2020-09-04
發明(設計)人: 陳丹;張譽耀;譚志剛 申請(專利權)人: 深圳看到科技有限公司
主分類號: G06T7/80 分類號: G06T7/80;G06T7/55;G06T7/30;G06T5/50;G06T3/60
代理公司: 深圳市宏德雨知識產權代理事務所(普通合伙) 44526 代理人: 李捷
地址: 518000 廣東省深圳市南山*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 全景 圖像 模型 生成 方法 裝置
【權利要求書】:

1.一種基于多目全景圖像的模型生成方法,其特征在于,包括:

獲取參考圖像以及對應的多個源圖像,其中所述源圖像與所述參考圖像具有重合視角;

獲取所述源圖像的源相機參數以及所述參考圖像的參考相機參數,并基于所述源相機參數以及所述參考相機參數,計算所述源圖像和所述參考圖像的圖像矯正旋轉矩陣;

提取所述參考圖像的參考圖像特征以及所述源圖像的源圖像特征,并基于所述參考圖像特征以及所述源圖像特征計算所述參考圖像與所述源圖像的代價體;

使用所述圖像矯正旋轉矩陣對所述代價體進行坐標系轉換,得到所述源圖像與所述參考圖像的矯正代價體;

對所述參考圖像對應的多個源圖像的矯正代價體進行融合操作,得到最終代價體;

基于所述最終代價體,計算所述參考圖像在設定分辨率下的相差分布估計,并計算所述設定分辨率下的估計相差;

對所述參考圖像在每一層分辨率下的估計相差進行融合,得到所述參考圖像的最終相差;

基于所述參考圖像的最終相差生成所述參考圖像的深度圖,并根據所述深度圖構建對應的立體視覺模型。

2.根據權利要求1所述的基于多目全景圖像的模型生成方法,其特征在于,基于以下公式計算所述源圖像和所述參考圖像的圖像矯正旋轉矩陣:

其中為所述參考圖像的旋轉矩陣,為所述參考圖像的平移矩陣,為對應的源圖像的旋轉矩陣,為對應的源圖像的平移矩陣,為所述源圖像和所述參考圖像的圖像矯正旋轉矩陣;表示旋轉矩陣的第一行中的所有元素。

3.根據權利要求1所述的基于多目全景圖像的模型生成方法,其特征在于,基于以下公式計算所述參考圖像與所述源圖像的代價體:

其中c表示特征圖的特征度信道數量,h代表特征圖寬度,w代表特征圖高度,為參考圖像的特征圖,為所述源圖像的特征圖,為參考圖像與源圖像的代價體,其中i為所述代價體的行位置,j為所述代價體的列位置,q為一設定相差值,代表特征圖整體延w方向平移q個像素;表示特征圖的第i行、第j列的特征參數;表示平移操作后的特征圖的第i行、第j列的特征參數。

4.根據權利要求3所述的基于多目全景圖像的模型生成方法,其特征在于,通過以下公式計算所述源圖像和所述參考圖像的矯正代價體:

其中為所述參考圖像的旋轉矩陣,R為所述源圖像和所述參考圖像的圖像矯正旋轉矩陣,為所述源圖像和所述參考圖像的矯正代價體。

5.根據權利要求1所述的基于多目全景圖像的模型生成方法,其特征在于,所述對所述參考圖像對應的多個源圖像的矯正代價體進行融合操作,得到最終代價體的步驟為:

使用逐元素最大池化操作對所述參考圖像對應的多個源圖像的矯正代價體進行融合操作,得到最終代價體。

6.根據權利要求1所述的基于多目全景圖像的模型生成方法,其特征在于,所述基于所述最終代價體,計算所述參考圖像在設定分辨率下的相差分布估計,并計算所述設定分辨率下的估計相差的步驟為:

基于最終代價體,使用預設神經網絡計算所述參考圖像在設定分辨率下的相差分布估計,并計算所述設定分辨率下的估計相差;

其中在所述設定分辨率下,所述參考圖像中檢測物體的尺寸為所述參考圖像的尺寸的0.3%至10%。

7.根據權利要求1所述的基于多目全景圖像的模型生成方法,其特征在于,通過以下公式生成所述參考圖像的深度圖:

其中f為所述參考圖像對應相機的焦距,b為多目全景圖像立體系統中的基線長度,d為估計相差。

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