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公开(公告)号：CN108305295A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810008851.9
申请日：2018-01-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出一种双目图像的自适应支持窗立体匹配方法、系统及计算机可读存储介质，引入匹配代价矢量特征，基于窗口内像素点的匹配代价矢量特征来计算并选定自适应支持窗口，使得各像素点的自适应支持窗口的选定更加有效和合理，可以有效解决立体匹配时发生误匹配的问题，提高了立体匹配的精确度。
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公开(公告)号：CN108460733A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810097180.8
申请日：2018-01-31
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种逐步精细化的图像去噪方法及系统，先计算每个像素点的梯度，然后基于梯度相似性，寻找像素点的一个具有相似梯度的区域，再基于该曲面进行平面拟合，并基于拟合的平面来计算像素点的法线；再基于像素点的法线来寻找一个与该像素点相似的区域，再基于该区域进行像素值的曲面拟合(例如二次曲面拟合)，基于该拟合出的曲面对该像素点进行滤波，从而完成精细化的滤波，达到细精化去噪的目的。
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公开(公告)号：CN108460733B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201810097180.8
申请日：2018-01-31
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种逐步精细化的图像去噪方法及系统，先计算每个像素点的梯度，然后基于梯度相似性，寻找像素点的一个具有相似梯度的区域，再基于该曲面进行平面拟合，并基于拟合的平面来计算像素点的法线；再基于像素点的法线来寻找一个与该像素点相似的区域，再基于该区域进行像素值的曲面拟合(例如二次曲面拟合)，基于该拟合出的曲面对该像素点进行滤波，从而完成精细化的滤波，达到细精化去噪的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108257169B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810007898.3
申请日：2018-01-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/593
Abstract: 一种双目图像立体匹配方法、系统及其滤波方法、系统，在立体匹配过程中，对图像中像素点进行滤波，利用周围像素点对该像素点进行加权平均，完成对该像素点的滤波，而该像素点的周围像素点的权重系数，则引入匹配代价矢量特征，至少通过待滤波的像素点与其周围的像素点的匹配代价矢量特征的距离来计算滤波中的权重，从而可以有效解决立体匹配时发生误匹配的问题，提高了立体匹配的精确度。
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公开(公告)号：CN108257169A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810007898.3
申请日：2018-01-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/593
Abstract: 一种双目图像立体匹配方法、系统及其滤波方法、系统，在立体匹配过程中，对图像中像素点进行滤波，利用周围像素点对该像素点进行加权平均，完成对该像素点的滤波，而该像素点的周围像素点的权重系数，则引入匹配代价矢量特征，至少通过待滤波的像素点与其周围的像素点的匹配代价矢量特征的距离来计算滤波中的权重，从而可以有效解决立体匹配时发生误匹配的问题，提高了立体匹配的精确度。
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公开(公告)号：CN108305295B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201810008851.9
申请日：2018-01-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出一种双目图像的自适应支持窗立体匹配方法、系统及计算机可读存储介质，引入匹配代价矢量特征，基于窗口内像素点的匹配代价矢量特征来计算并选定自适应支持窗口，使得各像素点的自适应支持窗口的选定更加有效和合理，可以有效解决立体匹配时发生误匹配的问题，提高了立体匹配的精确度。
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