RU2012154657A - Способы и устройство для объединения изображений с глубиной, генерированных с использованием разных способов формирования изображений с глубиной - Google Patents

Способы и устройство для объединения изображений с глубиной, генерированных с использованием разных способов формирования изображений с глубиной Download PDF

Info

Publication number
RU2012154657A
RU2012154657A RU2012154657/08A RU2012154657A RU2012154657A RU 2012154657 A RU2012154657 A RU 2012154657A RU 2012154657/08 A RU2012154657/08 A RU 2012154657/08A RU 2012154657 A RU2012154657 A RU 2012154657A RU 2012154657 A RU2012154657 A RU 2012154657A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
depth
image
structured light
sensor
images
Prior art date
Application number
RU2012154657/08A
Other languages
English (en)
Inventor
Александр Александрович Петюшко
Денис Васильевич Парфенов
Иван Леонидович Мазуренко
Александр Борисович Холоденко
Original Assignee
ЭлЭсАй Корпорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ЭлЭсАй Корпорейшн filed Critical ЭлЭсАй Корпорейшн
Priority to RU2012154657/08A priority Critical patent/RU2012154657A/ru
Priority to CN201380003684.4A priority patent/CN104903677A/zh
Priority to JP2015547927A priority patent/JP2016510396A/ja
Priority to KR1020157016193A priority patent/KR20150096416A/ko
Priority to PCT/US2013/056397 priority patent/WO2014099048A2/en
Priority to CA2846653A priority patent/CA2846653A1/en
Priority to US14/233,943 priority patent/US20160005179A1/en
Priority to TW102133979A priority patent/TW201432619A/zh
Publication of RU2012154657A publication Critical patent/RU2012154657A/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
    • H04N13/25—Image signal generators using stereoscopic image cameras using two or more image sensors with different characteristics other than in their location or field of view, e.g. having different resolutions or colour pickup characteristics; using image signals from one sensor to control the characteristics of another sensor
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/271—Image signal generators wherein the generated image signals comprise depth maps or disparity maps
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/70—SSIS architectures; Circuits associated therewith
    • H04N25/703—SSIS architectures incorporating pixels for producing signals other than image signals
    • H04N25/705—Pixels for depth measurement, e.g. RGBZ
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20228—Disparity calculation for image-based rendering

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Measurement Of Optical Distance (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

1. Способ, содержащий этапы, на которых:генерируют первое изображение с глубиной с использованием первого способа формирования изображений с глубиной;генерируют второе изображение с глубиной с использованием второго способа формирования изображений с глубиной, отличающегося от первого способа формирования изображений с глубиной; иобъединяют по меньшей мере участки первого и второго изображений с глубиной для формирования третьего изображения с глубиной;при этом первое и второе изображения с глубиной оба сгенерированы по меньшей мере частично с использованием данных, полученных от единственного общего датчика устройства формирования изображений с глубиной.2. Способ по п.1, в котором первое изображение с глубиной содержит карту глубин на основе структурированного света, сгенерированную с использованием способа формирования изображений с глубиной с помощью структурированного света, а второе изображение с глубиной содержит карту глубин на основе времени пролета, сгенерированную с использованием способа формирования изображений с глубиной на основе времени пролета.3. Способ по п.1, в котором первое и второе изображения с глубиной генерируют по меньшей мере частично с использованием соответствующего первого и второго различных подмножеств из множества ячеек датчика единственного общего датчика.4. Способ по п.1, в котором первое изображение с глубиной генерируют по меньшей мере частично с использованием назначенного подмножества из множества ячеек датчика единственного общего датчика, а второе изображение с глубиной генерируют без использования ячеек датчика назначенного подмножества.5. Способ по п.2

Claims (21)

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
генерируют первое изображение с глубиной с использованием первого способа формирования изображений с глубиной;
генерируют второе изображение с глубиной с использованием второго способа формирования изображений с глубиной, отличающегося от первого способа формирования изображений с глубиной; и
объединяют по меньшей мере участки первого и второго изображений с глубиной для формирования третьего изображения с глубиной;
при этом первое и второе изображения с глубиной оба сгенерированы по меньшей мере частично с использованием данных, полученных от единственного общего датчика устройства формирования изображений с глубиной.
2. Способ по п.1, в котором первое изображение с глубиной содержит карту глубин на основе структурированного света, сгенерированную с использованием способа формирования изображений с глубиной с помощью структурированного света, а второе изображение с глубиной содержит карту глубин на основе времени пролета, сгенерированную с использованием способа формирования изображений с глубиной на основе времени пролета.
3. Способ по п.1, в котором первое и второе изображения с глубиной генерируют по меньшей мере частично с использованием соответствующего первого и второго различных подмножеств из множества ячеек датчика единственного общего датчика.
4. Способ по п.1, в котором первое изображение с глубиной генерируют по меньшей мере частично с использованием назначенного подмножества из множества ячеек датчика единственного общего датчика, а второе изображение с глубиной генерируют без использования ячеек датчика назначенного подмножества.
5. Способ по п.2, в котором генерирование первого и второго изображений с глубиной для заданной ячейки общего датчика содержит этапы, на которых:
принимают информацию об амплитуде из заданной ячейки;
демодулируют информацию об амплитуде для генерирования информации о фазе;
генерируют оценку глубины на основе времени пролета с использованием информации о фазе;
генерируют оценку достоверности на основе времени пролета с использованием информации об амплитуде;
принимают информацию об интенсивности из заданной ячейки;
генерируют оценку глубины на основе структурированного света с использованием информации об интенсивности и
генерируют оценку достоверности на основе структурированного света с использованием информации об интенсивности.
6. Способ по п.5, дополнительно содержащий этап, на котором генерируют локальную оценку глубины для заданной ячейки на основе оценок глубины на основе времени пролета и структурированного света и соответствующих оценок достоверности на основе времени пролета и структурированного света.
7. Способ по п.5, в котором генерирование оценки глубины на основе структурированного света и соответствующей оценки достоверности на основе структурированного света содержит этапы, на которых:
генерируют оценочную информацию об интенсивности структурированного света с использованием информации об интенсивности;
генерируют оценку глубины на основе структурированного света с использованием оценочной информации об интенсивности структурированного света; и
генерируют оценку достоверности на основе структурированного света с использованием информации об интенсивности.
8. Способ по п.5, дополнительно содержит этап, на котором генерируют глобальную оценку глубины для заданной ячейки и одной или более дополнительных ячеек датчика на основе оценок глубины на основе времени пролета и структурированного света и соответствующих оценок достоверности на основе времени пролета и структурированного света, как определено для заданной ячейки и подобным образом определено для одной или более дополнительных ячеек.
9. Способ по п.2, в котором генерирование первого и второго изображений с глубиной содержит этапы, на которых:
генерируют карту глубин на основе структурированного света как комбинацию информации о глубине на основе структурированного света, полученную с использованием первого множества ячеек общего датчика;
генерируют карту глубин на основе времени пролета как комбинацию информации о глубине на основе времени пролета, полученную с использованием второго множества ячеек общего датчика;
предварительно обрабатывают по меньшей мере одну из карты глубин на основе структурированного света и карты глубин на основе времени пролета для того, чтобы, по существу, выровнять их соответствующие разрешения; и
объединяют, по существу, выровненные карты глубин на основе структурированного света и карты глубин на основе времени пролета для генерирования объединенной карты глубин.
10. Способ по п.9, в котором упомянутая предварительная обработка содержит этапы, на которых:
идентифицируют конкретный пиксель в соответствующей карте глубин;
идентифицируют окружение пикселей для конкретного пикселя; и
интерполируют значение глубины для конкретного пикселя на основе значений глубины соответствующих пикселей в окружении пикселей.
11. Считываемый компьютером носитель данных, имеющий код компьютерной программы, содержащийся на нем, причем код компьютерной программы при исполнении в системе обработки изображений, содержащей устройство формирования изображений с глубиной, заставляет систему обработки изображений выполнять способ по п.1.
12. Устройство, содержащее:
устройство формирования изображений с глубиной, содержащее по меньшей мере один датчик;
причем устройство формирования изображений с глубиной выполнено с возможностью генерирования первого изображения с глубиной с использованием первого способа формирования изображений с глубиной и генерирования второго изображения с глубиной с использованием второго способа формирования изображений с глубиной, отличающегося от первого способа формирования изображений с глубиной.
при этом по меньшей мере участки каждого из первого и второго изображений с глубиной объединены для формирования третьего изображения с глубиной; и
при этом упомянутый по меньшей мере один датчик содержит единственный общий датчик, по меньшей мере частично совместно используемый первым и вторым способами формирования изображений с глубиной, так что первое и второе изображения с глубиной оба сгенерированы по меньшей мере частично, используя данные, полученные из единственного общего датчика.
13. Устройство по п.12, в котором первое изображение с глубиной содержит карту глубин на основе структурированного света, сгенерированную с использованием способа формирования изображений с глубиной с помощью структурированного света, а второе изображение с глубиной содержит карту глубин на основе времени пролета, сгенерированную с использованием способа формирования изображений с глубиной на основе времени пролета.
14. Устройство по п.12, в котором устройство формирования изображений с глубиной дополнительно содержит первый излучатель, выполненный с возможностью генерирования выходного света в соответствии со способом формирования изображений с глубиной с помощью структурированного света, и второй излучатель, выполненный с возможностью генерирования выходного света в соответствии со способом формирования изображений с глубиной на основе времени пролета.
15. Устройство по п.12, в котором устройство формирования изображений с глубиной содержит по меньшей мере один излучатель, причем упомянутый по меньшей мере один излучатель содержит единственный общий излучатель, выполненный с возможностью генерирования выходного света в соответствии как со способом формирования изображений с глубиной с помощью структурированного света, так и со способом формирования изображений с глубиной на основе времени пролета.
16. Устройство по п.12, в котором устройство формирования изображений с глубиной выполнено с возможностью генерирования первого и второго изображений с глубиной по меньшей мере частично с использованием соответствующего первого и второго разных подмножеств из множества ячеек датчика единственного общего датчика.
17. Устройство по п.12, в котором устройство формирования изображений с глубиной выполнено с возможностью генерирования первого изображения с глубиной по меньшей мере частично с использованием назначенного подмножества из множества ячеек датчика единственного общего датчика и генерирования второго изображения с глубиной без использования ячеек датчика назначенного подмножества.
18. Устройство по п.12, в котором единственный общий датчик содержит множество ячеек датчика структурированного света и множество ячеек датчика времени пролета.
19. Устройство по п.12, в котором единственный общий датчик содержит по меньшей мере одну ячейку датчика, которая является объединенной ячейкой датчика структурированного света и времени пролета.
20. Система обработки изображений, содержащая:
по меньшей мере одно обрабатывающее устройство; и
устройство формирования изображений с глубиной, связанное с обрабатывающим устройством и содержащее по меньшей мере один датчик;
причем устройство формирования изображений с глубиной выполнено с возможностью генерирования первого изображения с глубиной с использованием первого способа формирования изображений с глубиной и генерирования второго изображения с глубиной с использованием второго способа формирования изображений с глубиной, отличающегося от первого способа формирования изображений с глубиной.
при этом по меньшей мере участки каждого из первого и второго изображений с глубиной объединены для формирования третьего изображения с глубиной; и
при этом упомянутый по меньшей мере один датчик содержит единственный общий датчик, по меньшей мере частично совместно используемый первым и вторым способами формирования изображений с глубиной, так что первое и второе изображения с глубиной оба сгенерированы по меньшей мере частично, используя данные, полученные из единственного общего датчика.
21. Система распознавания жестов, содержащая систему обработки изображений по п.20.
RU2012154657/08A 2012-12-17 2012-12-17 Способы и устройство для объединения изображений с глубиной, генерированных с использованием разных способов формирования изображений с глубиной RU2012154657A (ru)

Priority Applications (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012154657/08A RU2012154657A (ru) 2012-12-17 2012-12-17 Способы и устройство для объединения изображений с глубиной, генерированных с использованием разных способов формирования изображений с глубиной
CN201380003684.4A CN104903677A (zh) 2012-12-17 2013-08-23 用于将使用不同深度成像技术生成的深度图像合并的方法和装置
JP2015547927A JP2016510396A (ja) 2012-12-17 2013-08-23 異なる奥行き撮像技術を用いて生成された奥行き画像をマージするための方法および装置
KR1020157016193A KR20150096416A (ko) 2012-12-17 2013-08-23 개별적 심도 이미징 기술들을 이용하여 생성된 심도 이미지들을 병합하기 위한 방법 및 장치
PCT/US2013/056397 WO2014099048A2 (en) 2012-12-17 2013-08-23 Methods and apparatus for merging depth images generated using distinct depth imaging techniques
CA2846653A CA2846653A1 (en) 2012-12-17 2013-08-23 Methods and apparatus for merging depth images generated using distinct depth imaging techniques
US14/233,943 US20160005179A1 (en) 2012-12-17 2013-08-23 Methods and apparatus for merging depth images generated using distinct depth imaging techniques
TW102133979A TW201432619A (zh) 2012-12-17 2013-09-18 用於合併使用相異深度成像技術所產生之深度影像之方法及裝置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012154657/08A RU2012154657A (ru) 2012-12-17 2012-12-17 Способы и устройство для объединения изображений с глубиной, генерированных с использованием разных способов формирования изображений с глубиной

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2012154657A true RU2012154657A (ru) 2014-06-27

Family

ID=50979358

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012154657/08A RU2012154657A (ru) 2012-12-17 2012-12-17 Способы и устройство для объединения изображений с глубиной, генерированных с использованием разных способов формирования изображений с глубиной

Country Status (8)

Country Link
US (1) US20160005179A1 (ru)
JP (1) JP2016510396A (ru)
KR (1) KR20150096416A (ru)
CN (1) CN104903677A (ru)
CA (1) CA2846653A1 (ru)
RU (1) RU2012154657A (ru)
TW (1) TW201432619A (ru)
WO (1) WO2014099048A2 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2791240C1 (ru) * 2021-11-26 2023-03-06 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. ВЫЧИСЛЕНИЕ РАССТОЯНИЯ НА ОСНОВЕ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ФАЗОВОЙ МОДУЛЯЦИИ В ЧЕТЫРЕХТАКТНОМ i-ToF ДАТЧИКЕ

Families Citing this family (82)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10848731B2 (en) 2012-02-24 2020-11-24 Matterport, Inc. Capturing and aligning panoramic image and depth data
US11263823B2 (en) 2012-02-24 2022-03-01 Matterport, Inc. Employing three-dimensional (3D) data predicted from two-dimensional (2D) images using neural networks for 3D modeling applications and other applications
US9324190B2 (en) 2012-02-24 2016-04-26 Matterport, Inc. Capturing and aligning three-dimensional scenes
EP2890125B1 (en) 2013-12-24 2021-10-13 Sony Depthsensing Solutions A time-of-flight camera system
RU2014104445A (ru) * 2014-02-07 2015-08-20 ЭлЭсАй Корпорейшн Формирования изображения глубины с использованием информации о глубине, восстановленной из амплитудного изображения
TWI558525B (zh) 2014-12-26 2016-11-21 國立交通大學 機器人及其控制方法
WO2016112019A1 (en) * 2015-01-06 2016-07-14 Oculus Vr, Llc Method and system for providing depth mapping using patterned light
US10404969B2 (en) 2015-01-20 2019-09-03 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for multiple technology depth map acquisition and fusion
US10145942B2 (en) 2015-03-27 2018-12-04 Intel Corporation Techniques for spatio-temporal compressed time of flight imaging
US10503265B2 (en) * 2015-09-08 2019-12-10 Microvision, Inc. Mixed-mode depth detection
CN106527761A (zh) 2015-09-10 2017-03-22 义明科技股份有限公司 非接触式光学感测装置及三维空间物件深度位置感测方法
TWI625538B (zh) * 2015-09-10 2018-06-01 義明科技股份有限公司 非接觸式光學感測裝置及感測三維空間之物件深度位置的方法
US9983709B2 (en) 2015-11-02 2018-05-29 Oculus Vr, Llc Eye tracking using structured light
US10025060B2 (en) 2015-12-08 2018-07-17 Oculus Vr, Llc Focus adjusting virtual reality headset
US10241569B2 (en) 2015-12-08 2019-03-26 Facebook Technologies, Llc Focus adjustment method for a virtual reality headset
US10445860B2 (en) 2015-12-08 2019-10-15 Facebook Technologies, Llc Autofocus virtual reality headset
JP6559899B2 (ja) * 2015-12-21 2019-08-14 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 画像のための奥行きマップの処理
US9858672B2 (en) * 2016-01-15 2018-01-02 Oculus Vr, Llc Depth mapping using structured light and time of flight
EP3413267B1 (en) * 2016-02-05 2023-06-28 Ricoh Company, Ltd. Object detection device, device control system, objection detection method, and program
US11106276B2 (en) 2016-03-11 2021-08-31 Facebook Technologies, Llc Focus adjusting headset
US10379356B2 (en) 2016-04-07 2019-08-13 Facebook Technologies, Llc Accommodation based optical correction
US10429647B2 (en) 2016-06-10 2019-10-01 Facebook Technologies, Llc Focus adjusting virtual reality headset
CN105974427B (zh) * 2016-06-24 2021-05-04 上海图漾信息科技有限公司 结构光测距装置及方法
CN107783353B (zh) * 2016-08-26 2020-07-10 光宝电子(广州)有限公司 用于捕捉立体影像的装置及系统
EP3508814B1 (en) * 2016-09-01 2023-08-23 Sony Semiconductor Solutions Corporation Imaging device
JP6817780B2 (ja) * 2016-10-21 2021-01-20 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 測距装置、および、測距装置の制御方法
US10712561B2 (en) 2016-11-04 2020-07-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Interference mitigation via adaptive depth imaging
CN106796728A (zh) 2016-11-16 2017-05-31 深圳市大疆创新科技有限公司 生成三维点云的方法、装置、计算机系统和移动设备
US10025384B1 (en) 2017-01-06 2018-07-17 Oculus Vr, Llc Eye tracking architecture for common structured light and time-of-flight framework
US10154254B2 (en) 2017-01-17 2018-12-11 Facebook Technologies, Llc Time-of-flight depth sensing for eye tracking
US10310598B2 (en) 2017-01-17 2019-06-04 Facebook Technologies, Llc Varifocal head-mounted display including modular air spaced optical assembly
WO2018140656A1 (en) * 2017-01-26 2018-08-02 Matterport, Inc. Capturing and aligning panoramic image and depth data
US10679366B1 (en) 2017-01-30 2020-06-09 Facebook Technologies, Llc High speed computational tracking sensor
US10810753B2 (en) * 2017-02-27 2020-10-20 Microsoft Technology Licensing, Llc Single-frequency time-of-flight depth computation using stereoscopic disambiguation
US10928489B2 (en) * 2017-04-06 2021-02-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Time of flight camera
IL251636B (en) 2017-04-06 2018-02-28 Yoav Berlatzky Coherence camera system and method thereof
CN107345790A (zh) * 2017-07-11 2017-11-14 合肥康之恒机械科技有限公司 一种电子产品检测仪
CN109729721B (zh) * 2017-08-29 2021-04-16 深圳市汇顶科技股份有限公司 光学测距方法以及光学测距装置
CN107526948B (zh) * 2017-09-28 2023-08-25 同方威视技术股份有限公司 生成关联图像的方法和设备以及图像验证方法和设备
US11256667B2 (en) 2017-10-26 2022-02-22 Druva Inc. Deduplicated merged indexed object storage file system
US10215856B1 (en) 2017-11-27 2019-02-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Time of flight camera
CN109870116B (zh) * 2017-12-05 2021-08-03 光宝电子(广州)有限公司 深度成像装置及其驱动方法
US10901087B2 (en) 2018-01-15 2021-01-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Time of flight camera
CN108564614B (zh) * 2018-04-03 2020-09-18 Oppo广东移动通信有限公司 深度获取方法和装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN110349196B (zh) * 2018-04-03 2024-03-29 联发科技股份有限公司 深度融合的方法和装置
US11187804B2 (en) 2018-05-30 2021-11-30 Qualcomm Incorporated Time of flight range finder for a structured light system
CN108924408B (zh) * 2018-06-15 2020-11-03 深圳奥比中光科技有限公司 一种深度成像方法及系统
WO2020045770A1 (en) 2018-08-31 2020-03-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and device for obtaining 3d images
KR102543027B1 (ko) * 2018-08-31 2023-06-14 삼성전자주식회사 3차원 이미지를 획득하기 위한 방법 및 장치
CN110895822B (zh) * 2018-09-13 2023-09-01 虹软科技股份有限公司 深度数据处理系统的操作方法
US11393115B2 (en) * 2018-11-27 2022-07-19 Infineon Technologies Ag Filtering continuous-wave time-of-flight measurements, based on coded modulation images
US11263765B2 (en) * 2018-12-04 2022-03-01 Iee International Electronics & Engineering S.A. Method for corrected depth measurement with a time-of-flight camera using amplitude-modulated continuous light
EP3663799B1 (en) * 2018-12-07 2024-02-07 Infineon Technologies AG Apparatuses and methods for determining depth motion relative to a time-of-flight camera in a scene sensed by the time-of-flight camera
US20220155454A1 (en) * 2019-03-22 2022-05-19 Sony Semiconductor Solutions Corporation Analysis portion, time-of-flight imaging device and method
CN109889809A (zh) * 2019-04-12 2019-06-14 深圳市光微科技有限公司 深度相机模组、深度相机、深度图获取方法以及深度相机模组形成方法
KR102812099B1 (ko) * 2019-05-16 2025-05-23 엘지이노텍 주식회사 카메라 모듈
CN110490920A (zh) * 2019-07-12 2019-11-22 深圳奥比中光科技有限公司 融合深度计算处理器及3d图像设备
CN110488240A (zh) * 2019-07-12 2019-11-22 深圳奥比中光科技有限公司 深度计算芯片架构
CN110471080A (zh) * 2019-07-12 2019-11-19 深圳奥比中光科技有限公司 基于tof图像传感器的深度测量装置
CN110376602A (zh) * 2019-07-12 2019-10-25 深圳奥比中光科技有限公司 多模式深度计算处理器及3d图像设备
CN110456379A (zh) * 2019-07-12 2019-11-15 深圳奥比中光科技有限公司 融合的深度测量装置及距离测量方法
CN110333501A (zh) * 2019-07-12 2019-10-15 深圳奥比中光科技有限公司 深度测量装置及距离测量方法
CN110673114B (zh) * 2019-08-27 2023-04-18 三赢科技（深圳）有限公司 校准三维相机深度的方法、装置、计算机装置及存储介质
KR102900549B1 (ko) * 2019-11-08 2025-12-16 삼성전자주식회사 깊이 영상 생성 방법 및 깊이 영상 생성 장치
AU2020385111B2 (en) 2019-11-15 2025-07-24 Amgen Inc. Offline troubleshooting and development for automated visual inspection stations
CN110930301B (zh) * 2019-12-09 2023-08-11 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN114667457B (zh) 2019-12-11 2026-02-13 三星电子株式会社 电子设备及其控制方法
US11373322B2 (en) * 2019-12-26 2022-06-28 Stmicroelectronics, Inc. Depth sensing with a ranging sensor and an image sensor
WO2021176873A1 (ja) * 2020-03-03 2021-09-10 ソニーグループ株式会社 情報処理装置と情報処理方法およびプログラム
CN114170640B (zh) * 2020-08-19 2024-02-02 腾讯科技（深圳）有限公司 人脸图像的处理方法、装置、计算机可读介质及设备
CN112379389B (zh) * 2020-11-11 2024-04-26 杭州蓝芯科技有限公司 一种结合结构光相机和tof深度相机的深度信息获取装置和方法
CN113031001B (zh) * 2021-02-24 2024-02-13 Oppo广东移动通信有限公司 深度信息处理方法、深度信息处理装置、介质与电子设备
WO2022194352A1 (en) 2021-03-16 2022-09-22 Huawei Technologies Co., Ltd. Apparatus and method for image correlation correction
CN113269062B (zh) * 2021-05-14 2021-11-26 食安快线信息技术(深圳)有限公司 应用于智慧教育的人工智能异常识别方法
US12544929B2 (en) 2021-07-21 2026-02-10 Mujin, Inc. Robotic system with depth-based processing mechanism and methods for operating the same
CN115570556B (zh) * 2021-07-21 2025-06-17 牧今科技 具有基于深度的处理机制的机器人系统及其操作方法
CN114519713B (zh) * 2022-02-24 2025-07-18 合肥芯明智能科技有限公司 深度测量方法、双目立体视觉系统、装置及存储介质
CN115205365A (zh) * 2022-07-14 2022-10-18 小米汽车科技有限公司 车辆距离检测方法、装置、车辆、可读存储介质及芯片
CN117666136A (zh) * 2022-09-07 2024-03-08 北京字跳网络技术有限公司 头戴式虚拟现实设备
CN115965942B (zh) * 2023-03-03 2023-06-23 安徽蔚来智驾科技有限公司 位置估计方法、车辆控制方法、设备、介质及车辆
US20240377538A1 (en) * 2023-05-08 2024-11-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Hybrid depth imaging with sparse subject irradiation
CN118330673B (zh) * 2024-06-17 2024-10-15 欧菲微电子(南昌)有限公司 深度成像模组、深度成像方法及电子装置

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6515740B2 (en) * 2000-11-09 2003-02-04 Canesta, Inc. Methods for CMOS-compatible three-dimensional image sensing using quantum efficiency modulation
EP1751495A2 (en) * 2004-01-28 2007-02-14 Canesta, Inc. Single chip red, green, blue, distance (rgb-z) sensor
US8134637B2 (en) * 2004-01-28 2012-03-13 Microsoft Corporation Method and system to increase X-Y resolution in a depth (Z) camera using red, blue, green (RGB) sensing
US7560679B1 (en) * 2005-05-10 2009-07-14 Siimpel, Inc. 3D camera
US7852461B2 (en) * 2007-11-15 2010-12-14 Microsoft International Holdings B.V. Dual mode depth imaging
EP2240798B1 (en) * 2008-01-30 2016-08-17 Heptagon Micro Optics Pte. Ltd. Adaptive neighborhood filtering (anf) system and method for 3d time of flight cameras
US8681216B2 (en) * 2009-03-12 2014-03-25 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Depth-sensing camera system
US8717417B2 (en) * 2009-04-16 2014-05-06 Primesense Ltd. Three-dimensional mapping and imaging
US8681124B2 (en) * 2009-09-22 2014-03-25 Microsoft Corporation Method and system for recognition of user gesture interaction with passive surface video displays
KR101648201B1 (ko) * 2009-11-04 2016-08-12 삼성전자주식회사 영상 센서 및 이의 제조 방법.
US8723923B2 (en) * 2010-01-14 2014-05-13 Alces Technology Structured light system
US8885890B2 (en) * 2010-05-07 2014-11-11 Microsoft Corporation Depth map confidence filtering
CN201707438U (zh) * 2010-05-28 2011-01-12 中国科学院合肥物质科学研究院 基于led阵列共透镜tof深度测量的三维成像系统
EP2395369A1 (en) * 2010-06-09 2011-12-14 Thomson Licensing Time-of-flight imager.
US9194953B2 (en) * 2010-10-21 2015-11-24 Sony Corporation 3D time-of-light camera and method
US9030528B2 (en) * 2011-04-04 2015-05-12 Apple Inc. Multi-zone imaging sensor and lens array
CN102663712B (zh) * 2012-04-16 2014-09-17 天津大学 基于飞行时间tof相机的深度计算成像方法
US20140085426A1 (en) * 2012-09-24 2014-03-27 Alces Technology, Inc. Structured light systems with static spatial light modulators

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2791240C1 (ru) * 2021-11-26 2023-03-06 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. ВЫЧИСЛЕНИЕ РАССТОЯНИЯ НА ОСНОВЕ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ФАЗОВОЙ МОДУЛЯЦИИ В ЧЕТЫРЕХТАКТНОМ i-ToF ДАТЧИКЕ

Also Published As

Publication number Publication date
TW201432619A (zh) 2014-08-16
WO2014099048A2 (en) 2014-06-26
CN104903677A (zh) 2015-09-09
KR20150096416A (ko) 2015-08-24
WO2014099048A3 (en) 2015-07-16
US20160005179A1 (en) 2016-01-07
CA2846653A1 (en) 2014-06-17
JP2016510396A (ja) 2016-04-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2012154657A (ru) Способы и устройство для объединения изображений с глубиной, генерированных с использованием разных способов формирования изображений с глубиной
US10970864B2 (en) Method and apparatus for recovering point cloud data
Isa et al. Optimizing the hyperparameter tuning of YOLOv5 for underwater detection
EP4495915A3 (en) Structure scan using unmanned aerial vehicle
RU2018101866A (ru) Способ, система и машиночитаемые запоминающие носители для выявления объектов с использованием рекуррентной нейронной сети и сцепленной карты признаков
US11538244B2 (en) Extraction of spatial-temporal feature representation
US20170213093A1 (en) Method and apparatus for detecting vehicle contour based on point cloud data
RU2013106513A (ru) Способ и устройство для улучшения изображения и подтверждения границ с использованием по меньшей мере одного дополнительного изображения
RU2020102462A (ru) Обработка информации 3d-изображения на основании текстурных карт и сеток
AU2018326401A1 (en) Method and system for use in performing localisation
RU2011108115A (ru) Устройство обработки информации, способ обновления карты, программа и система обработки информации
WO2017204171A3 (en) Information processing apparatus, image generation method, control method, and program
RU2019117128A (ru) Способ и устройство предсказания изображения
JP2015504220A5 (ru)
RU2014116610A (ru) Генерирование изображений глубины с использованием псевдокадров, каждый из которых содержит множество фазовых изображений
JP2021523347A (ja) 飛行時間カメラの低減された出力動作
RU2011150280A (ru) Визуализация перфузии
Liu et al. A hybrid approach to constrained global optimization
US10832469B2 (en) Optimizing images for three-dimensional model construction
CN110557193A (zh) 最大化飞行时间光学深度传感器在计算环境中的效率
CN114422698A (zh) 视频生成方法、装置、设备及存储介质
Tan et al. A real-time unmanned aerial vehicle (UAV) aerial image object detection model
CN104299241A (zh) 基于 Hadoop 的遥感图像显著性目标检测方法及系统
US20230230265A1 (en) Method and apparatus for patch gan-based depth completion in autonomous vehicles
CN112446842B (zh) 基于稀疏和稠密深度图图像重建方法、系统、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
FA93 Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination)

Effective date: 20151218