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公开(公告)号：CN108259777A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810330195.4
申请日：2018-04-13
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
摘要： 一种用于子弹时间全自动拍摄的系统及方法，包括多个云台摄像机组、服务器和控制器，所述服务器通过通讯连接配置于控制器和云台摄像机组之间，每个云台摄像机组均至少包括一个摄像机，所述系统还包括环形支架，所有云台摄像机组的所有摄像机均匀、间隔地固定在环形支架上以组成相机阵列，且所有摄像机的摄像头均朝向环形支架中间的预设位置，本发明所采用的控制器具有自动触发和最优图像自动选取功能，可最大限度地简化子弹时间视觉特效的拍摄难度以及制作的复杂度，该子弹时间拍摄的方法操作简单，易于掌握，得到的子弹时间效果好，为子弹时间的拍摄提供了快速和实用的解决方案。
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公开(公告)号：CN108122210A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711372874.X
申请日：2017-12-19
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开一种基于Retinex和增强梯度的低照度车牌视频图像增强方法，属于图像处理领域。首先利用Retinex原理对输入的低照度视频图像进行预处理，然后构造增强函数，计算预处理图像的增强梯度，并推导图像梯度散度的边界条件，最后根据最小二乘重建目标函数，将目标函数的求解方程进行矩阵变换，快速求得增强图像。本发明的方法首先对光源区域亮度进行调整，能够有效抑制低照度车牌区域的强光部分，在此基础上进一步提高对比度局部增强的效果，而且算法处理速度较快，便于在实际中应用。
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公开(公告)号：CN107592516A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710829220.9
申请日：2017-09-14
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
IPC分类号： H04N9/64
摘要： 一种用于全景相机的颜色阴影校正方法及系统，该方法包括：采集全景相机中各镜头的YUV422格式的raw图像，并转换为Bayer格式的raw图像；根据Bayer格式的raw图像统计各镜头在不同环内的R、B通道增益值；根据R、B通道增益值计算单个镜头的R、B增益值的多项式拟合函数和单个镜头的整体R、B增益值，以及计算所有镜头的整体平均R、B增益值；根据各镜头的R、B增益值的多项式拟合函数进行拟合，计算各对应镜头的密集R、B增益值拟合值；根据整体平均R、B增益值与密集R、B增益值拟合值，分别计算单个镜头的颜色阴影校正系数，本发明可使全景图像中单个镜头的色彩均匀以及所有镜头的色彩一致。
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公开(公告)号：CN107274337A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710471825.5
申请日：2017-06-20
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
发明人： 不公告发明人
摘要： 一种基于改进光流的图像拼接方法，属于图像信息处理技术领域。该方法包括：S1：计算空间相邻图像的重合区域；S2：基于特征描述符匹配和密集匹配相结合的方法计算光流；S201：构造由总能量函数约束的变分模型；S202：根据总能量函数对特征描述符匹配约束项求解；S203：采用连续方法对变分模型中灰度值约束项、梯度约束、平滑度约束、光流平方差进行求解；S3：基于光流信息对重合区域进行配准和变换；S4：对变换后的图像进行融合，从而得到拼接后图像；本发明结合特征描述子匹配和密集光流匹配估计光流信息，从而对图像进行拼接，该方法对大位移和小位移光流均可精确计算，从而使光流配准精度可以大大提高。
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公开(公告)号：CN106920224A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710128213.6
申请日：2017-03-06
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
发明人： 不公告发明人
摘要： 本发明公开了一种评估拼接图像清晰度的方法，属于图像拼接和图像质量评价技术领域，涉及计算机视觉领域，包括以下步骤：S1：生成训练数据集和测试数据集。S2：生成卷积神经网络模型。S3：基于训练的卷积神经网络测试测试数据集。本发明根据卷积神经网络输出的每块的输出标签，计算每一幅待评价拼接合成图像所有块的输出标签的平均值，然后计算同一拼接算法下所有拼接合成图像输出标签的平均值作为该拼接算法效果好坏的评价等级。利用卷积神经网络，可以代替繁琐的，大量的人为统计评分，并且可以准确的判断图像拼接中融合区域清晰度的好坏，克服单因素评价指标所带来的局限性，有利于全自动自适应图像拼接系统的实现，具有非常重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN106920215A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710128212.1
申请日：2017-03-06
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
发明人： 不公告发明人
摘要： 本发明公开了一种全景图像配准效果检测方法，属于图像拼接和图像质量评价技术领域，涉及计算机视觉领域，包括以下步骤：S1：生成训练数据集和测试数据集。S2：生成卷积神经网络模型。S3：基于训练的卷积神经网络测试测试数据集。根据卷积神经网络输出的每块的输出标签，计算每一幅待评价拼接合成图像所有块的输出标签的平均值，然后计算同一拼接算法下所有拼接合成图像输出标签的平均值作为该拼接算法效果好坏的评价等级。利用卷积神经网络，可以代替繁琐的，大量的人为统计评分，并且可以准确地判断图像拼接中配准效果的好坏，克服单因素评价指标所带来的局限性，有利于全自动自适应图像拼接系统的实现，具有非常重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN106910192A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710129695.7
申请日：2017-03-06
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
发明人： 不公告发明人
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/0002 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30168
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像融合效果评估方法，属于图像拼接和图像质量评价技术领域，涉及计算机视觉领域，包括以下步骤：S1：生成训练数据集和测试数据集。S2：生成卷积神经网络模型。S3：基于训练的卷积神经网络测试测试数据集。本发明利用卷积神经网络，可以代替繁琐的，大量的人为统计评分，并且可以准确地判断图像拼接中融合效果的好坏，克服单因素评价指标所带来的局限性，有利于全自动自适应图像拼接系统的实现，具有非常重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN106548477A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201710059420.0
申请日：2017-01-24
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
发明人： 不公告发明人
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T2207/10004 , G06T2207/30244
摘要： 本发明公开了一种基于立体标定靶的多路鱼眼相机标定装置及方法，属于摄像机标定技术领域。该方法包括：建立立体坐标系；采用全景摄像模块的每路鱼眼相机采集标定靶中两块不同位置标定板图像；选取等距投影畸变模型；计算镜头内参数及镜头坐标系与所有平面标定板坐标系之间的外参数；计算两个平面标定板坐标系与立体标定靶坐标系之间的旋转和平移矩阵；对获取的镜头内外参数进行非线性优化从而得到最优的镜头内部参数和相对于每个标定板坐标系的外部参数；该标定方法采用折叠式标定靶来实现镜头内外参数的标定，能够获取高质量的标定图像，根据已知的立体标定靶和镜头之间的位置关系，对镜头内外参数进行优化，大大提高了相机标定的精度。
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公开(公告)号：CN107590790B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201710856784.1
申请日：2017-09-21
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于对称边缘填充的简单透镜边缘区域去模糊方法，涉及图像复原技术领域，包括：用简单透镜拍摄模糊图像；提取边缘，通过对称翻转操作扩充边缘区域；利用盲卷积图像复原算法单独处理边缘区域；通过均值融合方法截取边缘区域的去模糊图像。本方法利用简单透镜模糊核的空间对称性，扩充边缘区域为图像复原算法提供更丰富的图像信息，相对于现有方法，本发明能提高边缘区域的图像复原精度，在图像处理领域具有重要意义。
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公开(公告)号：CN107886547B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201711106653.8
申请日：2017-11-10
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
摘要： 一种鱼眼相机标定方法及系统，属于信息通信技术领域。其中，鱼眼相机标定方法包括步骤：首先，利用鱼眼相机采集标定靶图像，并得到有畸变的子标定板图像；然后，将采集到的有畸变的子标定板图像进行透视投影变换，并提取所有有畸变的子标定板图像在成像平面内的特征点坐标；最后，利用相机标定模型并结合所述特征点坐标进行鱼眼相机的标定。本发明采用从无畸变标定板中提取特征点然后映射回原有畸变的标定板中，可以确保有畸变的标定板图像的特征点提取的准确度，不会有特征点检测不到的情况出现，从而提高了鱼眼相机的标定精度。
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