恭喜天津大學(xué)沈佳慧獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜天津大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種圖像校正與視差估計(jì)相融合的深度估計(jì)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN115063394B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202210798046.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/00;該發(fā)明授權(quán)一種圖像校正與視差估計(jì)相融合的深度估計(jì)方法是由沈佳慧;薛博文;趙燕飛;茹明明;黃浩楊;宋樂(lè)設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-07-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。
本一種圖像校正與視差估計(jì)相融合的深度估計(jì)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)一種圖像校正與視差估計(jì)相融合的深度估計(jì)方法,包括在待測(cè)目標(biāo)物一側(cè)設(shè)置相機(jī)陣列,獲得各相機(jī)與中心相機(jī)間的旋轉(zhuǎn)矩陣與平移向量;通過(guò)目標(biāo)識(shí)別將每個(gè)相機(jī)所獲取圖像中的待測(cè)目標(biāo)物進(jìn)行分割,并將背景黑色處理;之后對(duì)待測(cè)目標(biāo)物的圖像進(jìn)行預(yù)處理操作;采用SuperGlue匹配算法完成中心相機(jī)視角下圖像與其他相機(jī)視角下圖像的特征點(diǎn)匹配工作;對(duì)每組特征匹配點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換;根據(jù)視差與深度之間的三角幾何關(guān)系,結(jié)合平移向量,對(duì)每組特征匹配點(diǎn)進(jìn)行重聚焦操作;根據(jù)可靠度因子的計(jì)算式求得每組特征匹配點(diǎn)的可靠度因子的大小,根據(jù)可靠度因子的大小依次對(duì)每組特征匹配點(diǎn)的深度估計(jì)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)對(duì)深度估計(jì)精度的提升。
本發(fā)明授權(quán)一種圖像校正與視差估計(jì)相融合的深度估計(jì)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種圖像校正與視差估計(jì)相融合的深度估計(jì)方法,其特征在于,包括:S1.在待測(cè)目標(biāo)物一側(cè)設(shè)置相機(jī)陣列,利用相機(jī)陣列捕獲待測(cè)目標(biāo)物的圖像,選取相機(jī)陣列中的一個(gè)相機(jī)作為中心相機(jī),通過(guò)雙目標(biāo)定,獲得各相機(jī)與中心相機(jī)間的相對(duì)位置關(guān)系,求得相機(jī)間的旋轉(zhuǎn)矩陣與平移向量;S2.通過(guò)目標(biāo)識(shí)別將每個(gè)相機(jī)所獲取圖像中的待測(cè)目標(biāo)物進(jìn)行分割,并將圖像中除待測(cè)目標(biāo)物外的區(qū)域進(jìn)行黑色處理;之后對(duì)待測(cè)目標(biāo)物的圖像進(jìn)行預(yù)處理操作;S3.采用SuperGlue匹配算法完成中心相機(jī)視角下圖像與其他相機(jī)視角下圖像的特征點(diǎn)匹配工作得到特征點(diǎn)對(duì),特征點(diǎn)對(duì)是指中心相機(jī)與其他相機(jī)中表示同一物點(diǎn)的一對(duì)特征點(diǎn),設(shè)定所有相機(jī)所獲取待測(cè)目標(biāo)物中同一物點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)對(duì)為一組特征匹配點(diǎn),記錄下每組特征匹配點(diǎn)的視角標(biāo)號(hào)i,j及其像素坐標(biāo)pu,v,并保存每組特征匹配點(diǎn)中每個(gè)特征點(diǎn)對(duì)在匹配過(guò)程中得到的置信度大小αi;S4.將陣列相機(jī)獲得的每組特征匹配點(diǎn)的像素坐標(biāo)p通過(guò)內(nèi)參矩陣轉(zhuǎn)換得到相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)Pc,基于旋轉(zhuǎn)矩陣對(duì)坐標(biāo)Pc進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變換得到坐標(biāo)Pc′,再用內(nèi)參矩陣將坐標(biāo)Pc′重新轉(zhuǎn)換成像素坐標(biāo)p′;S5.根據(jù)視差與深度之間的三角幾何關(guān)系,結(jié)合平移向量,對(duì)每組特征匹配點(diǎn)進(jìn)行重聚焦操作;S6.根據(jù)可靠度因子的計(jì)算式求得每組特征匹配點(diǎn)的可靠度因子的大小,根據(jù)可靠度因子的大小依次對(duì)每組特征匹配點(diǎn)的深度估計(jì)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)對(duì)深度估計(jì)精度的提升;可靠度因子的計(jì)算式為: 式中,Q是可靠度因子,αii=1,2,…,m-1表示每組特征匹配點(diǎn)中各特征點(diǎn)對(duì)的置信度大小,當(dāng)每組特征匹配點(diǎn)有m個(gè)相機(jī)成功匹配時(shí),產(chǎn)生m-1個(gè)特征點(diǎn)對(duì),Vu,v,s0是每組特征匹配點(diǎn)重聚焦過(guò)程中的最小方差值,km為匹配個(gè)數(shù)為m時(shí)的置信概率,km的大小與每組特征匹配點(diǎn)對(duì)應(yīng)的物點(diǎn)在M個(gè)視角下成功匹配的數(shù)量m有關(guān)。
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