[发明专利]深度成像方法、电子设备和计算机可读存储介质有效

专利信息
申请号: 202110974025.1 申请日: 2021-08-24
公开(公告)号: CN113763448B 公开(公告)日: 2022-05-31
发明(设计)人: 王亚运;薛远;曹天宇;户磊 申请(专利权)人: 合肥的卢深视科技有限公司
主分类号: G06T7/55 分类号: G06T7/55;G06N3/04
代理公司: 北京智晨知识产权代理有限公司 11584 代理人: 张婧
地址: 230091 安徽省合肥市高新区习友路3333*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 深度 成像 方法 电子设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种深度成像方法,其特征在于,包括:

提取获取到的物体图的特征和预设的参考图的特征,得到所述物体图对应的特征图和所述参考图对应的特征图;

根据所述物体图对应的特征图、所述参考图对应的特征图和预设的搜索范围,计算所述物体图与所述参考图之间的关联性;其中,所述搜索范围包括行方向上的搜索范围和列方向上的搜索范围;

根据所述关联性,获取所述物体图与所述参考图之间的列偏差;

根据所述物体图与所述参考图之间的列偏差,获取所述物体图对应的深度图;

所述根据所述关联性,获取所述物体图与所述参考图之间的列偏差,包括:

根据所述关联性,对物体图对应的特征图的匹配代价空间进行聚合计算,获取所述物体图对应的通道数为2的光流视差矩阵,所述光流视差矩阵的通道包括第一通道和第二通道,所述第一通道表示所述物体图与所述参考图之间的行偏差,所述第二通道表示所述物体图与所述参考图之间的列偏差。

2.根据权利要求1所述的深度成像方法,其特征在于,所述物体图对应的特征图的尺寸为:N×H×W,其中,所述N为通道数,所述H为所述物体图的高度,所述W为所述物体图的宽度;

在根据所述关联性,获取所述物体图与所述参考图之间的列偏差之前,还包括:

遍历所述物体图对应的特征图的每一个位置,并基于所述搜索范围,确定所述物体图对应的特征图的匹配代价空间[(2r+1)×(2c+1),H,W],所述(2r+1)×(2c+1)为所述匹配代价空间对应的通道数。

3.根据权利要求1所述的深度成像方法,其特征在于,所述物体图为多帧图像,所述获取所述物体图与所述参考图之间的列偏差,包括:

获取所述物体图的第i帧与所述参考图之间的列偏差;其中,所述i为大于0的整数;

若所述i大于1,则所述获取所述物体图的第i帧与所述参考图之间的列偏差,包括:

获取所述物体图的第i帧与所述物体图的第i-1帧之间的列偏差;

根据所述第i帧与所述第i-1帧之间的列偏差,以及所述第i-1帧与所述参考图之间的列偏差,获取所述第i帧与所述参考图之间的列偏差。

4.根据权利要求3所述的深度成像方法,其特征在于,若所述i等于1,则所述预设的搜索范围为第一搜索范围;

若所述i大于1,则所述预设的搜索范围为第二搜索范围;其中,所述第一搜索范围大于所述第二搜索范围。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的深度成像方法,其特征在于,所述预设的搜索范围为:[-r,r]×[-c,c],其中,所述[-r,r]为所述行方向上的搜索范围,所述[-c,c]为所述列方向上的搜索范围;

通过以下公式,根据所述物体图对应的特征图、所述参考图对应的特征图和预设的搜索范围,确定所述物体图与所述参考图之间的关联性:

其中,所述c(x1,r,c)用于表示所述物体图与所述参考图之间的关联性,所述f1(x1)为所述物体图对应的特征图在x1位置处的特征向量,所述f2(x1+o)为所述参考图在以x1位置为中心在范围内的特征向量。

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