-
公开(公告)号：CN103581653B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201310535395.0
申请日：2013-11-01
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于调制光强的光编码深度相机系统的无干扰深度提取方法。所述方法首先选取调制信号；然后依据调制信号生成光强幅值向量；再采集散斑图案；并对采集到的散斑图案进行解调，获得无干扰散斑图案；最后对获得的无干扰散斑图案进行深度提取。本发明提供的方法实现了基于调制光强的无干扰的光编码深度相机系统场景深度的提取，所述方法采用的调制光强方式可支持不同数量的相机同时工作，适应多种应用情况；所述方法具有好的扩展性，增减系统内深度相机数量时不会对其他相机造成影响，适应性好；系统内各相机统一由无干扰的光编码深度相机系统调度设备调配，相机间无需通信，降低了相机的成本。
-
公开(公告)号：CN102510500B
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201110310777.4
申请日：2011-10-14
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种基于深度信息的多视点立体视频错误隐藏方法，属于视频图像处理领域，该错误隐藏方法包括步骤一：采用语法检测和相关性检测的两步错误检测法检测发生错误宏块的位置；步骤二：结合深度信息来估计发生错误宏块的编码模式，选择邻近宏块中深度与待重建的错误宏块深度最为接近的宏块的编码模式：步骤三：重建错误宏块：本发明提供一种基于深度信息的多视点立体视频错误隐藏方法，错误检测的定位准确度较高，计算复杂度较低，以不同方法隐藏图像的背景、运动复杂区域和运动规则区域，具有广泛的适用性，对图像的纹理处也有较好的隐藏效果。
-
公开(公告)号：CN102325258B
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201110272005.6
申请日：2011-09-14
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： H04N7/68
摘要： 本发明公开了一种采用线性规划模型的视频错误隐藏方法，属于视频图像处理领域，包括获得待修复宏块的边界像素、获得运动矢量集、获得备选宏块集和边界集、获得备选宏块集和边界集、利用线性规划模型，获得加权权值五个步骤。本发明采用线性规划的方法得到加权权值，对备选宏块的加权结果是最优的，且能有效平滑错误区域，而不影响正确区域，并综合考虑了待修复宏块周围运动矢量和周围像素的相关性，对视频编码时的子宏块划分方式没有要求。本发明的处理速度适中，能够提升修复后图像的主观质量和客观质量。
-
公开(公告)号：CN105160680A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510569520.9
申请日：2015-09-08
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T2207/10004 , G06T2207/10028
摘要： 本发明公开了一种基于结构光的无干扰深度相机的设计方法，属于图像处理技术领域。所述的设计方法包括对系统内的多台相机进行分组、同步、标定；各组相机同步获取目标场景中的散斑图像；对各组相机获得的散斑图像进行校准、计算视差，得到视差图；将视差图转换为深度图。本发明可以正常提取目标场景的深度信息；不限制投影设备的数目和位置，不受深度相机数目的影响，可以适应多种应用场景；具有好的扩展性，增减系统内深度相机数量时不会对其他相机造成影响，适应性好；各深度相机间无需通信，降低了系统成本。
-
公开(公告)号：CN103581653A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310535395.0
申请日：2013-11-01
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于调制光强的光编码深度相机系统的无干扰深度提取方法。所述方法首先选取调制信号；然后依据调制信号生成光强幅值向量；再采集散斑图案；并对采集到的散斑图案进行解调，获得无干扰散斑图案；最后对获得的无干扰散斑图案进行深度提取。本发明提供的方法实现了基于调制光强的无干扰的光编码深度相机系统场景深度的提取，所述方法采用的调制光强方式可支持不同数量的相机同时工作，适应多种应用情况；所述方法具有好的扩展性，增减系统内深度相机数量时不会对其他相机造成影响，适应性好；系统内各相机统一由无干扰的光编码深度相机系统调度设备调配，相机间无需通信，降低了相机的成本。
-
公开(公告)号：CN103561257A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310534613.9
申请日：2013-11-01
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度参考平面的无干扰的光编码深度提取方法。所述提取方法预存储多光编码深度相机在深度参考平面上形成的散斑图案在模板库中，将光编码深度相机获取的实际场景的散斑图案，与模板库中相应深度参考平面内的散斑图案进行相似度匹配，得到深度图。本发明可以有效地去除多光编码深度相机之间产生的干扰，并且不限制光编码深度相机的数量；通过调节深度参考平面之间的间距以及参考平面的数量，可以使本方法在计算的时间和去干扰的效果之间自由调节，用户在使用时可选择自己需要的深度参考平面数量和间距实施本方法。
-
公开(公告)号：CN102307304A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110275077.6
申请日：2011-09-16
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种基于图像分割的立体视频右图像整帧丢失的错误隐藏方法，属于视频图像处理领域，包括将丢失帧以宏块为单位划分为背景区域和运动区域、运动矢量反向投影调整区域的划分、找到右视点t-1时刻帧中的像素在左视点t-1时刻帧中的对应像素、分模式自适应隐藏前景区域的宏块和填补空洞。本发明提供一种基于图像分割的立体视频右图像整帧丢失的错误隐藏方法，以较低的计算复杂度准确地分割图像的前景背景，以不同方法隐藏图像的背景、运动复杂区域和运动规则区域，具有广泛的适用性；保持了重建图像物体的完整性，并尽可能减少不规则运动对图像质量的影响，且物体的边缘和纹理处也有较好的隐藏效果。
-
公开(公告)号：CN105160680B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510569520.9
申请日：2015-09-08
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06T7/55
摘要： 本发明公开了一种基于结构光的无干扰深度相机的设计方法，属于图像处理技术领域。所述的设计方法包括对系统内的多台相机进行分组、同步、标定；各组相机同步获取目标场景中的散斑图像；对各组相机获得的散斑图像进行校准、计算视差，得到视差图；将视差图转换为深度图。本发明可以正常提取目标场景的深度信息；不限制投影设备的数目和位置，不受深度相机数目的影响，可以适应多种应用场景；具有好的扩展性，增减系统内深度相机数量时不会对其他相机造成影响，适应性好；各深度相机间无需通信，降低了系统成本。
-
公开(公告)号：CN103561257B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201310534613.9
申请日：2013-11-01
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度参考平面的无干扰的光编码深度提取方法。所述提取方法预存储多光编码深度相机在深度参考平面上形成的散斑图案在模板库中，将光编码深度相机获取的实际场景的散斑图案，与模板库中相应深度参考平面内的散斑图案进行相似度匹配，得到深度图。本发明可以有效地去除多光编码深度相机之间产生的干扰，并且不限制光编码深度相机的数量；通过调节深度参考平面之间的间距以及参考平面的数量，可以使本方法在计算的时间和去干扰的效果之间自由调节，用户在使用时可选择自己需要的深度参考平面数量和间距实施本方法。
-
公开(公告)号：CN102307304B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201110275077.6
申请日：2011-09-16
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种基于图像分割的立体视频右图像整帧丢失的错误隐藏方法，属于视频图像处理领域，包括将丢失帧以宏块为单位划分为背景区域和运动区域、运动矢量反向投影调整区域的划分、找到右视点t-1时刻帧中的像素在左视点t-1时刻帧中的对应像素、分模式自适应隐藏前景区域的宏块和填补空洞。本发明提供一种基于图像分割的立体视频右图像整帧丢失的错误隐藏方法，以较低的计算复杂度准确地分割图像的前景背景，以不同方法隐藏图像的背景、运动复杂区域和运动规则区域，具有广泛的适用性；保持了重建图像物体的完整性，并尽可能减少不规则运动对图像质量的影响，且物体的边缘和纹理处也有较好的隐藏效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
12 条记录 (耗时 0.04 秒)
