RU2014104445A - Формирования изображения глубины с использованием информации о глубине, восстановленной из амплитудного изображения - Google Patents
Формирования изображения глубины с использованием информации о глубине, восстановленной из амплитудного изображения Download PDFInfo
- Publication number
- RU2014104445A RU2014104445A RU2014104445/08A RU2014104445A RU2014104445A RU 2014104445 A RU2014104445 A RU 2014104445A RU 2014104445/08 A RU2014104445/08 A RU 2014104445/08A RU 2014104445 A RU2014104445 A RU 2014104445A RU 2014104445 A RU2014104445 A RU 2014104445A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- interest
- image
- relatively low
- region
- depth information
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/017—Gesture based interaction, e.g. based on a set of recognized hand gestures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/521—Depth or shape recovery from laser ranging, e.g. using interferometry; from the projection of structured light
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10048—Infrared image
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Processing (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
1. Способ, содержащий этапы, на которых:идентифицируют интересующую область в амплитудном изображении;обнаруживают одну или более областей с относительно низким градиентом в интересующей области;восстанавливают информацию о глубине для упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом в интересующей области;расширяют восстановленную информацию о глубине за пределами упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом на дополнительные пиксели интересующей области;формируют изображение глубины с использованием по меньшей мере части восстановленной информации о глубине и расширенной восстановленной информации о глубине;причем этапы реализуются в процессоре обработки изображений, содержащем процессор, соединенный с памятью.2. Способ по п. 1, в котором одна или более областей с относительно низким градиентом содержат области, имеющие соответствующие градиенты на уровне или ниже определенного порогового значения градиента.3. Способ по п. 1, в котором одна или более областей с относительно низким градиентом включают в себя участки, имеющие соответствующие градиенты, равные нулю.4. Способ по п. 1, в котором идентифицирование интересующей области содержит этап, на котором формируют двоичную маску интересующей области, в которой все пиксели внутри интересующей области имеют первое двоичное значение, а все пиксели вне интересующей области имеют второе двоичное значение, комплементарное первому двоичному значению.5. Способ по п. 1, в котором восстановление информации о глубине для упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом содержит этап, на котор�
Claims (20)
1. Способ, содержащий этапы, на которых:
идентифицируют интересующую область в амплитудном изображении;
обнаруживают одну или более областей с относительно низким градиентом в интересующей области;
восстанавливают информацию о глубине для упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом в интересующей области;
расширяют восстановленную информацию о глубине за пределами упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом на дополнительные пиксели интересующей области;
формируют изображение глубины с использованием по меньшей мере части восстановленной информации о глубине и расширенной восстановленной информации о глубине;
причем этапы реализуются в процессоре обработки изображений, содержащем процессор, соединенный с памятью.
2. Способ по п. 1, в котором одна или более областей с относительно низким градиентом содержат области, имеющие соответствующие градиенты на уровне или ниже определенного порогового значения градиента.
3. Способ по п. 1, в котором одна или более областей с относительно низким градиентом включают в себя участки, имеющие соответствующие градиенты, равные нулю.
4. Способ по п. 1, в котором идентифицирование интересующей области содержит этап, на котором формируют двоичную маску интересующей области, в которой все пиксели внутри интересующей области имеют первое двоичное значение, а все пиксели вне интересующей области имеют второе двоичное значение, комплементарное первому двоичному значению.
5. Способ по п. 1, в котором восстановление информации о глубине для упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом содержит этап, на котором восстанавливают информацию о глубине для упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом, но не для других частей интересующей области.
6. Способ по п. 1, в котором амплитудное изображение содержит изображение яркости, сформированное устройством формирования изображения с активным освещением.
7. Способ по п. 6, в котором устройство формирования изображения с активным освещением содержит одно из инфракрасного датчика изображения с активным освещением, датчика изображения структурированного освещения и времяпролетного датчика изображения.
8. Способ по п. 1, в котором восстановленная информация о глубине для упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом в интересующей области содержит этапы, на которых:
определяют по меньшей мере один коэффициент, который соотносит амплитуду и глубину для конкретной конфигурации датчика изображений; и
используют коэффициент для оценки одного или более значений глубины из одного или более соответствующих значений амплитуды соответствующих пикселей из упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом.
9. Способ по п. 8, в котором определение коэффициента содержит элемент функции коэффициента, который соотносит амплитуду и глубину для данного пикселя как функцию расстояния между этим пикселем и приблизительным центром кадра изображения в конкретной конфигурации датчика изображения.
10. Способ по п. 1, в котором расширение восстановленной информации о глубине за пределами упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом на дополнительные пиксели интересующей области содержит этап, на котором вычисляют одно или более значений глубины для пикселей за пределами упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом как функцию от значений глубины, определенных для пикселей в упомянутых одной или более областях с относительно низким градиентом.
11. Способ по п. 10, в котором значение глубины для данного пикселя за пределами упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом вычисляют с использованием среднего значения множества значений глубины для соответствующих пикселей в пределах упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом.
12. Способ по п. 1, в котором идентифицирование интересующей области содержит этап, на котором идентифицируют интересующую область с использованием амплитудного изображения и соответствующего грубого изображения глубины.
13. Способ по п. 1, в котором формирование изображения глубины с использованием по меньшей мере части восстановленной информации о глубине и расширенной восстановленной информации о глубине дополнительно содержит этапы, на которых:
формируют восстановленное изображение глубины, содержащее по меньшей мере часть восстановленной информации о глубине и расширенной восстановленной информации о глубине; и
объединяют грубое изображение глубины с восстановленным изображением глубины.
14. Изделие, содержащее машиночитаемый носитель, на котором реализован компьютерный программный код, причем компьютерный программный код при выполнении в процессоре обработки изображений побуждает процессор обработки изображений выполнять способ по п. 1.
15. Устройство, содержащее:
процессор обработки изображений, выполненный с возможностью соединения с датчиком изображения;
процессор обработки изображения, содержащий схему обработки изображений и связанную с ней память;
причем процессор обработки изображений выполнен с возможностью:
идентифицирования интересующей области в амплитудном изображении;
обнаружения одной или более областей с относительно низким градиентом в интересующей области;
восстановления информации о глубине для упомянутой одной или более областей с относительно низким градиентом в интересующей области;
расширения восстановленной информации о глубине за пределами упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом на дополнительные пиксели интересующей области, и
формирования изображения глубины с использованием по меньшей мере частей восстановленной информации о глубине и расширенной восстановленной информации о глубине.
16. Интегральная схема, содержащая устройство по п. 15.
17. Устройство формирования изображения, содержащее:
датчик изображения и
процессор обработки изображений, соединенный с датчиком изображения;
причем процессор обработки изображений выполнен с возможностью:
идентифицирования интересующей области в амплитудном изображении;
обнаружения одной или более областей с относительно низким градиентом в интересующей области;
восстановления информации о глубине для упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом в интересующей области;
расширения восстановленной информации о глубине за пределами упомянутых одной или более областей с относительно низким градиентом на дополнительные пиксели интересующей области и
формирования изображения глубины с использованием по меньшей мере частей восстановленной информации о глубине и расширенной восстановленной информации о глубине.
18. Устройство формирования изображения по п. 17, в котором датчик изображения содержит инфракрасный датчик с активным освещением, который не обеспечивает информацию о глубине, соответствующую амплитудному изображению.
19. Устройство формирования изображения по п. 17, в котором датчик изображения содержит датчик СО или ВП-датчик, который обеспечивает информацию о глубине, соответствующую амплитудному изображению.
20. Система обработки изображений, содержащая устройство формирования изображения по п. 17.
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014104445/08A RU2014104445A (ru) | 2014-02-07 | 2014-02-07 | Формирования изображения глубины с использованием информации о глубине, восстановленной из амплитудного изображения |
| US14/378,119 US20160247286A1 (en) | 2014-02-07 | 2014-08-11 | Depth image generation utilizing depth information reconstructed from an amplitude image |
| PCT/US2014/050513 WO2015119657A1 (en) | 2014-02-07 | 2014-08-11 | Depth image generation utilizing depth information reconstructed from an amplitude image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014104445/08A RU2014104445A (ru) | 2014-02-07 | 2014-02-07 | Формирования изображения глубины с использованием информации о глубине, восстановленной из амплитудного изображения |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2014104445A true RU2014104445A (ru) | 2015-08-20 |
Family
ID=53778322
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014104445/08A RU2014104445A (ru) | 2014-02-07 | 2014-02-07 | Формирования изображения глубины с использованием информации о глубине, восстановленной из амплитудного изображения |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20160247286A1 (ru) |
| RU (1) | RU2014104445A (ru) |
| WO (1) | WO2015119657A1 (ru) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6138745B2 (ja) * | 2014-11-19 | 2017-05-31 | 株式会社 資生堂 | シミ評価装置、及びシミ評価プログラム |
| CN108279809B (zh) * | 2018-01-15 | 2021-11-19 | 歌尔科技有限公司 | 一种校准方法和装置 |
| US11589031B2 (en) * | 2018-09-26 | 2023-02-21 | Google Llc | Active stereo depth prediction based on coarse matching |
| CN109348607B (zh) * | 2018-10-16 | 2020-02-21 | 华为技术有限公司 | 一种发光模组支架及终端设备 |
| CN112070819B (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-02 | 湖南极点智能科技有限公司 | 一种基于嵌入式系统的人脸深度图像构建方法及装置 |
| CN113888614B (zh) * | 2021-09-23 | 2022-05-31 | 合肥的卢深视科技有限公司 | 深度恢复方法、电子设备和计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2674354A1 (fr) * | 1991-03-22 | 1992-09-25 | Thomson Csf | Procede d'analyse de sequences d'images routieres, dispositif pour sa mise en óoeuvre et son application a la detection d'obstacles. |
| WO1996002897A2 (en) * | 1994-07-14 | 1996-02-01 | Philips Electronics N.V. | Mass detection in digital x-ray images using multiple threshold levels to discriminate spots |
| US6628406B1 (en) * | 2000-04-20 | 2003-09-30 | Justin L. Kreuzer | Self referencing mark independent alignment sensor |
| DE60325536D1 (de) * | 2002-09-20 | 2009-02-12 | Nippon Telegraph & Telephone | Vorrichtung zum Erzeugen eines pseudo-dreidimensionalen Bildes |
| US7302096B2 (en) * | 2002-10-17 | 2007-11-27 | Seiko Epson Corporation | Method and apparatus for low depth of field image segmentation |
| US7103227B2 (en) * | 2003-03-19 | 2006-09-05 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Enhancing low quality images of naturally illuminated scenes |
| US7339170B2 (en) * | 2003-07-16 | 2008-03-04 | Shrenik Deliwala | Optical encoding and reconstruction |
| WO2005103840A1 (ja) * | 2004-04-26 | 2005-11-03 | Ntt Docomo, Inc. | 光波面制御パターン生成装置及び光波面制御パターン生成方法 |
| JP4885690B2 (ja) * | 2006-11-28 | 2012-02-29 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | 画像調整量決定装置、画像調整量決定方法、画像調整量決定プログラムおよび画像処理装置 |
| KR101556593B1 (ko) * | 2008-07-15 | 2015-10-02 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 방법 |
| WO2011074413A1 (ja) * | 2009-12-14 | 2011-06-23 | 日本電気株式会社 | 画像生成装置、画像生成方法、画像生成プログラム |
| IL213025A0 (en) * | 2011-05-19 | 2011-07-31 | May High Tech Solution Ltd | Method and apparatus for optical inspection, detection and analysis of double sided and wafer edge macro defects |
| KR101955334B1 (ko) * | 2012-02-07 | 2019-03-07 | 삼성전자주식회사 | 3차원 영상 획득 장치 및 상기 3차원 영상 획득 장치에서 깊이 정보를 추출하는 방법 |
| LU92074B1 (en) * | 2012-09-18 | 2014-03-19 | Iee Sarl | Depth image enhancement method |
| RU2012154657A (ru) * | 2012-12-17 | 2014-06-27 | ЭлЭсАй Корпорейшн | Способы и устройство для объединения изображений с глубиной, генерированных с использованием разных способов формирования изображений с глубиной |
-
2014
- 2014-02-07 RU RU2014104445/08A patent/RU2014104445A/ru not_active Application Discontinuation
- 2014-08-11 US US14/378,119 patent/US20160247286A1/en not_active Abandoned
- 2014-08-11 WO PCT/US2014/050513 patent/WO2015119657A1/en active Application Filing
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20160247286A1 (en) | 2016-08-25 |
| WO2015119657A1 (en) | 2015-08-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2014104445A (ru) | Формирования изображения глубины с использованием информации о глубине, восстановленной из амплитудного изображения | |
| US9471964B2 (en) | Non-local mean-based video denoising method and apparatus | |
| US9552646B2 (en) | Image processing device, image processing method, and image processing program, for detecting an image from a visible light image and a temperature distribution image | |
| JP2021506000A5 (ru) | ||
| US10291931B2 (en) | Determining variance of a block of an image based on a motion vector for the block | |
| JP6158779B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP2016514936A5 (ru) | ||
| JP2018508875A5 (ru) | ||
| KR101279712B1 (ko) | 실시간 차선 검출 장치 및 방법과 이에 관한 기록매체 | |
| KR20150079638A (ko) | 깊이 아티팩트를 제거하는 이미지 프로세싱 방법 및 장치 | |
| JP6095605B2 (ja) | 車両認識装置 | |
| RU2018101207A (ru) | Способ и устройство для определения карты глубины для изображения | |
| JP5908844B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
| US20140375821A1 (en) | Detection system | |
| JP2013254480A5 (ru) | ||
| US20150262027A1 (en) | Detection device and detection method | |
| US10525900B2 (en) | Vehicle periphery monitoring device | |
| JP2018520531A5 (ru) | ||
| RU2013104895A (ru) | Процессор изображений с функциональностью выбора контуров | |
| JP2017083427A5 (ru) | ||
| JP2016224585A (ja) | 路面標示検出装置、障害要素検出装置、車線検出装置、車線検出方法及びプログラム | |
| JP2015103249A (ja) | 画像中のゼブラクロッシングの検出装置及び方法 | |
| US9710922B2 (en) | Image processing apparatus, method and medium storing a program for detecting a motion vector | |
| JP5954212B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム | |
| TW201344630A (zh) | 移動物體偵測系統及方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FA93 | Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination) |
Effective date: 20170208 |