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公开(公告)号：CN108933896B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810851461.8
申请日：2018-07-30
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于惯性测量单元的全景视频稳像的方法，包括步骤：S1：惯性测量单元与全景拍摄设备主镜头标定；S2：同步惯性测量单元时间戳与全景视频帧的时间戳；S3：利用惯性测量单元实时获取当前帧的旋转矩阵R′；S4：获取当前帧视频的旋转矩阵M；S5：根据当前的旋转矩阵旋转全景图像，生成稳定的视频帧。本发明还提供了一种用于基于惯性测量单元的全景视频稳像的方法的全景视频稳像系统，包括：全景拍摄模块、惯性测量单元、标定模块、同步模块、计算模块以及处理模块。本发明解决了将全景拍摄设备放置在汽车等载体上，由于汽车等载体在行驶过程中造成全景拍摄设备画面不稳定的问题，提高了用户体验。
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公开(公告)号：CN107578390B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201710826612.X
申请日：2017-09-14
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
摘要： 一种使用神经网络进行图像白平衡校正的方法及装置，属于数字图像处理技术领域。包括：S1、采集原始图像；S2、环境光源色温的参数值计算；S3、对所述原始图像和所述待处理图像分别进行预处理得到训练用的预处理图像和第二预处理图像；S4、构建卷积神经网络模型；S5、训练卷积神经网络模型；S6、利用卷积神经网络计算得到红色通道增益值gainR及蓝色通道增益值gainB；S7、利用所述红色通道增益值gainR及蓝色通道增益值gainB对待处理图像进行白平衡校正，从而得到校正后的白平衡图像。该方法解决了现有技术中白平衡容易失效的技术问题，有效的提高了算法的计算速度，精确度得到很大提高，且该模型鲁棒性非常好。
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公开(公告)号：CN107705266B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201710961212.X
申请日：2017-10-12
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种全景相机镜头分类方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：利用待测全景相机每个镜头拍摄不同光源下的待评判图像；计算各镜头在同种光源下拍摄图像的色差偏移度；计算各镜头在不同光源下的光源色偏度；根据色差偏移度和光源色偏度，构建颜色一致性评估函数，计算各镜头的颜色一致性值；根据颜色一致性指标进行排序分类，将颜色一致性指标相近的N个镜头进行组装。该方法通过计算各镜头的颜色一致性值,将颜色一致性值相近的镜头进行分类组装，方法简单有效，可以大大降低色差校正算法的难度，同时可以降低色差校正算法的模型复杂度，且提高了图像校正效果。
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公开(公告)号：CN106920215B
公开(公告)日：2020-03-27
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：CN107590840B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201710858594.3
申请日：2017-09-21
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
摘要： 一种基于网格划分的颜色阴影校正方法及其校正系统，属于信息通信技术领域。该方法中，首先，通过摄像头采集Bayer格式的raw图像；其次，将raw图像进行网格划分,以将raw图像划分为不同网格区域；然后，计算raw图像的不同网格区域的校正系数；最后，通过各网格区域的校正系数，采用双线性插值方法对图像进行颜色阴影校正。使得本发明方法能很好地解决径向阴影校正在非对称性下的校正失效问题，适用范围更广，且能更好地消除镜头的色彩偏差问题。
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公开(公告)号：CN109640051A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811590467.0
申请日：2018-12-20
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
发明人： 许会
摘要： 本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种大场景的分布式拼接监控系统。本发明提供了一种大场景的分布式拼接监控系统，所述拼接监控系统由N路相机设备、综合模块和显示设备组成，其中，N路相机设备实时输出各自拼接好的宽视野视频流数据，通过所述综合模块网络传输到所述显示设备上解码并实时显示。本发明采用模块化设计的视频监控相机，能提高系统的可视范围，适应更多复杂的监控场景。
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公开(公告)号：CN106780326B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201611076457.6
申请日：2016-11-30
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： G06T3/40
摘要： 本发明公开了一种提高全景图像清晰度的融合方法，涉及鱼眼图像拼接技术领域，包括：取出图像融合区；找出最优融合中心线；计算线性映射查找表；根据所述线性映射查找表进行图像融合。找出最优融合中心线步骤包括：计算融合区的边缘特征；计算边缘特征与绝对灰度差值的和；寻找最小累加差值及其路径；在最小累加差值中找到误差最小位置；根据保存的路径从下至上找出那条误差最小的路径即最优融合中心线的位置；本方法综合计算了融合区内图像的灰度差异和边缘特征，规划路径避开图像中内容丰富区域，再利用动态迭代方法进行最优融合中心线搜索，解决了融合区图像模糊问题，图像真实清晰，大大提高图像拼接结果的效果。
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公开(公告)号：CN109035253A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810724358.7
申请日：2018-07-04
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
CPC分类号： G06T7/10 , G06K9/6296
摘要： 本发明提供了一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法，其特征在于，包括步骤：S1：采集待抠图图像数据集；S2：构建用于自动图像抠图的深度学习模型；S3：利用采集的数据集对深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型；S4：对于待抠图的图像，直接将其输入训练完成的深度学习模型，即可快速得到前景目标图像。本发明提出的抠图算法可自动提取前景目标，免去了复杂的用户交互操作，完全全自动抠图过程，操作简单方便，抠图时间短，抠图精度高。
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公开(公告)号：CN108881725A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810797348.6
申请日：2018-07-19
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于非等距径向对称模型的全景相机颜色阴影校正方法,其特征在于，所述方法包括步骤：S1：采集各镜头的标定图像；S2：基于Bayer图像统计各镜头非等距环内的R、B通道的均值和增益值；S3：计算单个镜头关于像素距离参数的R、B通道增益的多项式拟合函数；S4：统计各镜头的平均R、B增益值；S5：统计全景相机多个镜头的整体平均R、B增益值；S6：根据R、B通道增益的多项式拟合函数，计算各镜头非等距像素距离的密集R、B增益值；S7：根据S5步骤的整体平均增益值与S6步骤的密集增益拟合值，计算各镜头的颜色阴影校正系数；S8：利用颜色阴影校正系数校正原Bayer图像。本发明能有效提高校正精度、更好地消除全景相机的色差。
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公开(公告)号：CN108600723A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810804221.2
申请日：2018-07-20
申请人： 长沙全度影像科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种颜色校正方法及评价方法，属于图像处理技术领域。该方法包括步骤：S1：采集预定环境中包含标准色卡的原始图像；S2：对所述原始图像进行预处理；S3：提取所述预处理图像的R、G、B均值参数；S4：基于多项式回归校正模型，获取参考图像与观测图像的校正系数；S5：建立参考图像与真实图像的颜色校正模型，获取颜色校正系数；S6：利用训练好的颜色校正模型及校正系数，在线校正相机图像。本方法能有效地保持图像的恒常性以及还原实际场景的颜色，有效地提高了全景相机的图像画质。
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