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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

320 篇 专利
13 篇 期刊文献
13 篇 学位论文

馆藏范围

346 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

24 篇 工学
- 15 篇 机械工程
- 7 篇 软件工程
- 6 篇 计算机科学与技术...
- 5 篇 仪器科学与技术
- 3 篇 控制科学与工程
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 2 篇 信息与通信工程
- 1 篇 交通运输工程
- 1 篇 航空宇航科学与技...
- 1 篇 农业工程
2 篇 理学
- 2 篇 系统科学
2 篇 管理学
- 2 篇 管理科学与工程(可...

主题

26 篇 视差计算
10 篇 立体匹配
3 篇 机器视觉
3 篇 深度学习
3 篇 双目视觉
2 篇 端到端网络
2 篇 代价聚合
2 篇 双目立体视觉
2 篇 计算机视觉
2 篇 census变换
2 篇 卷积神经网络
1 篇 物体检测及危险性...
1 篇 虚拟视点合成
1 篇 改进局部二值模式...
1 篇 显著性图
1 篇 轻量化模型
1 篇 影像分割
1 篇 三维信息
1 篇 半全局匹配
1 篇 sift特征提取

机构

12 篇 株式会社理光
11 篇 西安电子科技大学
11 篇 松下电器产业株式...
9 篇 北京伟景智能科技...
8 篇 北京中科慧眼科技...
7 篇 富士胶片株式会社
6 篇 湖南大学
6 篇 东南大学
6 篇 成都通甲优博科技...
6 篇 清华大学
6 篇 北京大学
6 篇 深圳市光鉴科技有...
6 篇 北京工业大学
5 篇 沈阳工业大学
5 篇 河海大学
5 篇 奥比中光科技集团...
5 篇 中山大学
3 篇 华中科技大学
3 篇 联想有限公司
3 篇 中国人民解放军61...

作者

7 篇 朱力
7 篇 曾洪庆
7 篇 西村洋文
7 篇 董霄剑
7 篇 南里卓也
6 篇 周剑
6 篇 肖振中
6 篇 吕方璐
6 篇 鲁耀杰
6 篇 孙钊
6 篇 王兆民
6 篇 唐荣富
6 篇 师忠超
6 篇 刘媛
6 篇 汪博
6 篇 龙学军
5 篇 杨超
5 篇 黄源浩
5 篇 兰富洋
5 篇 李庆武

语言

344 篇 中文
2 篇 英文

检索条件"主题词=视差计算"

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排序：

基于智能芯片的双目立体视差计算方法研究

基于智能芯片的双目立体视差计算方法研究

引用

作者：邓亚梅郑州大学

学位级别：硕士

双目立体视差技术模仿人类双眼,利用场景在左右相机成像的水平差异计算视差、感知距离,进而可以获取三维场景信息,是计算机视觉领域的重要研究方向之一。双目立体视差技术已广泛应用于三维测距、三维重建、自主导航、虚拟现实等领域,具... 详细信息

双目立体视差技术模仿人类双眼,利用场景在左右相机成像的水平差异计算视差、感知距离,进而可以获取三维场景信息,是计算机视觉领域的重要研究方向之一。双目立体视差技术已广泛应用于三维测距、三维重建、自主导航、虚拟现实等领域,具有重要的研究价值和应用价值。现今双目视差相关应用部署在移动及嵌入式设备上的需求日益增多,然而现有基于深度学习的视差计算方法通常需要较高的计算成本而无法满足移动端应用场景的需求。因此,研究高效的视差计算方法,并实现在智能芯片上的应用具有重要的意义。归纳本文的主要创新点和成果,有以下三点:(1)提出了一种逐渐求精的多阶段级联视差计算方法现有较为先进的视差计算方法大多是基于深度学习的算法,虽然可以获得高精度的预测视差图,但通常存在计算量较大、运行时间较长以及网络规模较大等问题。针对上述不足,本文提出了一种多阶段级联视差计算方法,在尺度由小到大的特征图上以级联的方式构建代价体,逐步缩小视差搜索范围,减小代价体的大小,从而降低参数量、减少运行时间,实现由粗到精的多阶段高效视差计算。实验显示视差算法参数量为0.29M,KITTI数据集上运行时间为0.023s,小于多数现有先进方法的1/10,最后一阶段预测视差图的误差可达2.93%,与现有先进方法接近,证明多阶段级联视差算法能够在保持视差预测精度的同时显著降低网络参数量和计算量、提高运行效率。(2)提出了一种基于深度可分离卷积的轻量级视差计算网络针对面向移动和嵌入式设备应用的深度学习神经网络需要满足的低成本、低功耗等要求,研究视差计算网络的轻量化改进方法。基于对深度可分离卷积与标准卷积相比可以有效降低参数量和计算量的分析,将深度可分离卷积应用于多阶段级联视差计算网络,提出了基于深度可分离卷积的轻量级的视差计算网络。实验显示轻量级视差计算网络的参数量为0.18M,约为多阶段级联视差计算方法参数量的2/3,进一步降低了参数量和计算量,为下一步在智能芯片上的部署和应用做好了准备。(3)实现了视差计算网络在智能芯片上的部署和应用将基于深度可分离卷积的轻量级视差网络部署在用于移动和嵌入式设备的智能芯片Jetson AGX Xavier上,实验显示其视差计算速率约为50帧每秒,实现了智能芯片上低成本、低功耗的高效视差计算,可以满足视差计算在移动和嵌入式等场景的应用需求。

关键词：深度学习视差计算轻量化模型智能芯片

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光场影像多基准线视差计算分析与架构设计

光场影像多基准线视差计算分析与架构设计

引用

作者：洪嘉良国立台湾大学

学位级别：硕士

随着科技的日新月异，光场相机已逐渐取代传统相机，而各种光场应用中，深度资讯扮演了极为重要的角色。相较于传统平面影像，还原拥有视差的影像能提供较高品质的深度资讯，立体场景较能完整呈现，可带给人们更深的立体感受。即使近年... 详细信息

随着科技的日新月异，光场相机已逐渐取代传统相机，而各种光场应用中，深度资讯扮演了极为重要的角色。相较于传统平面影像，还原拥有视差的影像能提供较高品质的深度资讯，立体场景较能完整呈现，可带给人们更深的立体感受。即使近年来演算法的迅速发展，目前高水准的视差算演算法仍然无法符合即时影像生成的需求。产生即时且准确的视差深度图已成为现今研究中的一项挑战。视差计算可被定义为在二维度马可夫随机场的一种能量最小化问题。在多种整体最佳化的方法中，信赖传递演算法提供了高品质的结果并且有很多的好处于硬体实作上，有着很高的潜力达到即时影像处理的需求。信赖传递演算法主要是考量每一节点与邻近节点的相互关系，配合节点本身可能的机率分布，决定最佳的深度资讯。再利用节点之间的讯息传递，达成最后收敛的效果，找出一组最佳的深度资讯，进行深度修补步骤。然而，由于迭代的程序，信赖传递演算法需要很高的频宽、记忆体以及运算成本。方格信赖传递演算法大幅节省记忆体的使用量，并能保有讯息交换的资讯。本论文首先探讨多元光场组态下使用多基准线视差估计演算法计算所得之中央视差深度资讯，针对不同视图数量以及视图组态分析资料计算时间及视差深度表现。接着讨论现行信赖传递演算法在硬体实作上遭遇的问题，由于图片解析度的提高，深度精细度也随之必须提高，造成了原始讯息更新方式在硬体实作上造成面积极大的困扰，而软体上高效率的演算法因为讯息之间的相依性，使之于硬体实作时无法达到即时更新的需求。先期曾经提出之快速讯息更新方式，虽然能够提供高解析度之视差计算结果，但因做了简单的假设使得品质有部分牺牲，在视图数量较少的状况下品质落差更为严重。本论文并针对复杂度的简化提出了硬体上有效率的讯息计算方式，能在高精细度且不牺牲任何品质的状况下，大量降低运算复杂度，保有效能，并能在硬体架构上实行。最后，在方格信赖传递演算法为基础的架构下，提出了新的讯息更新处理单元，节省了极大部分信赖传递演算法硬体架构面积。

关键词：视差计算光场多基准线信赖传递透镜阵列相机多元组态讯息更新

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视差计算方法、装置与终端

视差计算方法、装置与终端

引用

作者：郁树达 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室

本发明涉及一种视差计算方法、装置与终端。所述方法包括：获取当前场景图像中人物的第一掩码图和第二掩码图；对所述第一掩码图和所述第二掩码图分别进行降维处理，得到与所述第一掩码图对应的第一行矩阵以及与所述第二掩码图对应的第... 详细信息

标准号: CN106231282A

本发明涉及一种视差计算方法、装置与终端。所述方法包括：获取当前场景图像中人物的第一掩码图和第二掩码图；对所述第一掩码图和所述第二掩码图分别进行降维处理，得到与所述第一掩码图对应的第一行矩阵以及与所述第二掩码图对应的第二行矩阵；在所述第二行矩阵中，确定与所述第一行矩阵中每个抽样点对应的相似点；获取多个所述抽样点与所述相似点的视差；将多个所述视差与预设的阈值分别进行匹配，确定所述当前场景图像中人物的视差范围。

关键词：掩码行矩阵视差场景图像抽样点降维处理视差计算预设匹配终端

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视差计算方法、双目视觉系统和农用无人机

视差计算方法、双目视觉系统和农用无人机

引用

作者：常志中陈启东 150000 黑龙江省哈尔滨市松北区智谷大街288号深圳(哈尔滨)产业园区科创总部1号楼

本申请提供了一种视差计算方法、双目视觉系统和农用无人机，该方法包括：对双目相机中左目采集的第一图像进行特征提取，得到第一特征向量且对双目相机中右目采集的第二图像进行特征提取，得到第二特征向量；根据第一特征向量和/或第... 详细信息

标准号: CN116992200A

本申请提供了一种视差计算方法、双目视觉系统和农用无人机，该方法包括：对双目相机中左目采集的第一图像进行特征提取，得到第一特征向量且对双目相机中右目采集的第二图像进行特征提取，得到第二特征向量；根据第一特征向量和/或第二特征向量，确定查询向量、键值向量和权值向量；通过查询向量和键值向量矩阵相乘后的结果构造softmax函数，得到像素之间的注意力权重；将注意力权重和权值向量矩阵相乘，得到像素之间的注意力；根据像素之间的注意力，确定第一图像和第二图像上每个像素的视差。本申请实施例中，通过sigmoid函数构造的softmax函数，有助于实现transformer在嵌入式NPU中的部署。

关键词：特征向量像素注意力图像向量权值向量双目相机特征提取采集相乘双目视觉系统查询函数构造结果构造矩阵相乘视差计算向量矩阵嵌入式权重和权重视差右目左目申请部署

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视差计算语义分割联合输出网络、避障方法及装置

视差计算语义分割联合输出网络、避障方法及装置

引用

作者：常志中汪国会王香珊 150000 黑龙江省哈尔滨市松北区智谷大街288号深圳(哈尔滨)产业园区科创总部1号楼

本申请公开了一种视差计算语义分割联合输出网络、避障方法及装置，属于双目视觉领域，包括：特征提取子网络、语义分割子网络以及视差估计子网络；特征提取子网络的输入为左目图像及右目图像，通过权重共享的孪生卷积神经网络进行特征... 详细信息

标准号: CN117853727A

本申请公开了一种视差计算语义分割联合输出网络、避障方法及装置，属于双目视觉领域，包括：特征提取子网络、语义分割子网络以及视差估计子网络；特征提取子网络的输入为左目图像及右目图像，通过权重共享的孪生卷积神经网络进行特征提取并输出左特征图及右特征图；视差估计子网络的输入为左特征图及右特征图，通过匹配代价计算、代价聚合、视差计算及视差优化方法进行双目立体匹配并输出视差预测结果；语义分割子网络的输入为左特征图，通过语义分割学习左特征图的语义信息并输出语义预测结果；融合视差预测结果和语义预测结果得到最终预测结果，并根据最终预测结果进行避障。增加植保作业中农用无人机对障碍物的感知，提高高空作业时的安全性。

关键词：特征图子网络语义分割特征提取视差预测结果视差估计视差计算语义预测预测结果避障输出高空作业卷积神经网络立体匹配匹配代价输出网络双目视觉右目图像语义信息植保作业左目图像障碍物权重视差感知聚合双目共享融合申请优化联合学习

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视差计算方法、装置与终端

视差计算方法、装置与终端

引用

作者：郁树达 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室

标准号: CN106231282B

关键词：掩码行矩阵视差场景图像抽样点降维处理视差计算预设匹配终端

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用于视差计算的三维匹配建立方法

用于视差计算的三维匹配建立方法

引用

作者：周姝魏能强兰波杨科 610000 四川省成都市经济技术开发区(龙泉驿区)南一路333号

本发明公开了用于视差计算的三维匹配建立方法：(a)分别对两个摄像机进行标定；(b)设定两个摄像机获取的图像分别为母图像、子图像，建立两个摄像机的基本矩阵关系：F＝Ar‑T[t]×RAl‑1；(c)建立极线约束关系：m’TFm＝0；(d)获取母... 详细信息

标准号: CN107248179A

本发明公开了用于视差计算的三维匹配建立方法：(a)分别对两个摄像机进行标定；(b)设定两个摄像机获取的图像分别为母图像、子图像，建立两个摄像机的基本矩阵关系：F＝A_r^‑T[t]×RA_l^‑1；(c)建立极线约束关系：m’^TFm＝0；(d)获取母图像、子图像中特征点附近的邻域图像，并计算出母图像中邻域图像内的灰度均值子图像的灰度值I、子图像中邻域图像内的灰度均值(e)计算出灰度相似度S；(f)计算视差梯度d_gr；(g)根据计算出的灰度相似度、视差梯度，去除虚假匹配值，进行三维匹配。本发明用以解决现有技术中灰度及视差梯度干扰三维匹配精度的问题，实现对灰度及视差梯度进行量化计算、从而消除虚假匹配、提高精度的目的。

关键词：灰度匹配子图像视差邻域图像母图像摄像机三维相似度基本矩阵极线约束视差计算特征点标定去除量化图像

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一种AR-HUD光学视差计算方法

一种AR-HUD光学视差计算方法

引用

作者：刘波张晓峰王石平 201100 上海市闵行区昆阳路1508号2幢2层

本发明涉及抬头显示技术领域，尤其涉及一种AR‑HUD光学视差计算方法，具体包括以下步骤：获取使用者的左、右眼位的位置信息，同时确定所述左、右眼位分别对应的虚像图位置信息，确定左、右眼位的初始视差，确定目标视差，通过视差调整... 详细信息

标准号: CN116736529A

本发明涉及抬头显示技术领域，尤其涉及一种AR‑HUD光学视差计算方法，具体包括以下步骤：获取使用者的左、右眼位的位置信息，同时确定所述左、右眼位分别对应的虚像图位置信息，确定左、右眼位的初始视差，确定目标视差，通过视差调整系统进行调节视差，减小重影。该AR‑HUD光学视差计算方法及视差调整系统,能够根据计算出的目标视差，可实现HHD投影设备的投影角度在横向空间坐标上、竖向空间坐标上进行调节，增加HHD投影设备的调节性，进而便于调节出更贴近使用者的投影信息位置，能够通过视差调整系统尽最大可能的减小视差，从而减弱重影，增加驾驶的安全性和舒适度。

关键词：视差视差调整右眼视差计算投影设备减小重影横向空间竖向空间投影信息最大可能舒适度虚像投影驾驶抬头

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基于深度网络和双目视觉的阴影区域视差计算方法和系统

基于深度网络和双目视觉的阴影区域视差计算方法和系统

引用

作者：谢启伟白珍章佳裴姗姗孙钊 100085 北京市海淀区创业中路32号楼32-1-1-559

本发明公开了一种基于深度网络和双目视觉的阴影区域视差计算方法和系统，所述方法包括：获取目标区域内的原始图像，提取所述原始图像中的阴影区域，并计算所述阴影区域内的初始视差图；通过预先创建的网络分割模型，标记所述阴影区域... 详细信息

标准号: CN114998412B

本发明公开了一种基于深度网络和双目视觉的阴影区域视差计算方法和系统，所述方法包括：获取目标区域内的原始图像，提取所述原始图像中的阴影区域，并计算所述阴影区域内的初始视差图；通过预先创建的网络分割模型，标记所述阴影区域的阴影边界，并提取所述初始视差图中所述阴影边界的原视差值；基于模板匹配方法计算所述阴影边界的新视差值，并计算所述阴影边界上每个像素点所述新视差值与所述原视差值的差值；若所述差值大于预设阈值，则剔除该差值对应的原视差值，以得到具有空白的更新视差图；将所述原始图像中非阴影区域的视差值以插值形式填充至所述更新视差图的空白处，以得到阴影区域的新视差图。解决了现有技术中阴影区域视差值准确性较差的技术问题。

关键词：阴影区域视差视差图阴影边界原始图像空白处获取目标模板匹配视差计算双目视觉网络分割预先创建像素点更新填充预设剔除网络

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一种视差面精细建模的双目图像视差计算优化方法

一种视差面精细建模的双目图像视差计算优化方法

引用

作者：王高新陈国赵周金谢观福叶继红 221116 江苏省徐州市铜山区大学路1号

本发明提供一种视差面精细建模的双目图像视差计算优化方法，包括：步骤10)将双目图像进行灰度化，得到初始灰度图像；将初始灰度图像进行纹理特征提取，得到新灰度图像；双目图像为极线矫正后的双目图像；步骤20)将新灰度图像转化为二... 详细信息

标准号: CN113947625A

本发明提供一种视差面精细建模的双目图像视差计算优化方法，包括：步骤10)将双目图像进行灰度化，得到初始灰度图像；将初始灰度图像进行纹理特征提取，得到新灰度图像；双目图像为极线矫正后的双目图像；步骤20)将新灰度图像转化为二值图像；步骤30)采用NCC视差匹配方法对二值图像进行视差匹配，得到匹配点的坐标和视差；步骤40)根据匹配点的坐标和视差，拟合得到视差面；步骤50)根据视差面确定双目图像的每个像素点的视差搜索范围，采用NCC视差匹配方法对双目图像进行视差匹配，得到视差。本发明的视差面精细建模的双目图像视差计算优化方法，既提供了准确的搜索范围，大幅度提高匹配速率，同时又能保证匹配精度。

关键词：视差双目图像匹配初始灰度图像二值图像灰度图像精细建模视差计算匹配点搜索纹理特征提取灰度化像素点极线矫正拟合优化转化保证

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