[發明專利]視差圖生成方法和裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210162805.0
• 申請日: 2022-02-22
• 公開（公告）號: CN114519710A
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 唐小初;張祎頔;舒暢;陳又新
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/10;G06T3/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/80;G06V10/82
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 廖慧賢

1.一種視差圖生成方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標圖像，其中，所述目標圖像包括左視圖和右視圖；

對所述左視圖進行特征提取，得到多個左視圖特征，并對所述右視圖進行特征提取，得到多個右視圖特征；

對所述左視圖特征進行圖像分割處理，得到第一圖像特征；

對所述左視圖特征、所述第一圖像特征以及所述右視圖特征進行組合處理，得到目標代價體；

通過預設的三維卷積沙漏模型對所述目標代價體進行視差估計，得到估計視差圖；

通過預設的語義細化網絡和所述第一圖像特征對所述估計視差圖進行語義細化處理，得到目標視差圖。

2.根據權利要求1所述的視差圖生成方法，其特征在于，所述對所述左視圖進行特征提取，得到多個左視圖特征，并對所述右視圖進行特征提取，得到多個右視圖特征的步驟，包括：

對所述左視圖進行卷積處理，得到左視圖卷積特征，并對所述右視圖進行卷積處理，得到右視圖卷積特征；

根據預設的多尺度特征分辨率參數，對所述左視圖卷積特征進行金字塔池化處理，得到所述多個左視圖特征，并根據所述多尺度特征分辨率參數，對所述右視圖卷積特征進行金字塔池化處理，得到所述多個右視圖特征。

3.根據權利要求1所述的視差圖生成方法，其特征在于，所述對所述左視圖特征進行圖像分割處理，得到第一圖像特征的步驟，包括：

通過預設的雙線性峰插法對所述左視圖特征進行上采樣處理，得到第一視圖特征隱變量；

通過預設的第一函數對所述第一視圖特征隱變量進行特征排序，得到第一視圖特征序列；

對所述第一視圖特征序列進行卷積處理，得到所述第一圖像特征。

4.根據權利要求1所述的視差圖生成方法，其特征在于，所述對所述左視圖特征、所述第一圖像特征以及所述右視圖特征進行組合處理，得到目標代價體的步驟，包括：

根據預設的多尺度特征分辨率參數，對所述左視圖特征和所述右視圖特征進行分類組合處理，得到初始代價體；

通過預設的三維卷積網絡對所述初始代價體、所述第一圖像特征進行拼接處理，得到所述目標代價體。

5.根據權利要求4所述的視差圖生成方法，其特征在于，所述通過預設的三維卷積網絡對所述初始代價體、所述第一圖像特征進行拼接處理，得到所述目標代價體的步驟，包括：

通過所述三維卷積網絡對所述初始代價體進行正則化處理，得到第一中間代價體，并通過所述三維卷積網絡對所述第一圖像特征進行正則化處理，得到第一中間圖像特征；

通過所述三維卷積網絡對所述第一中間代價體進行下采樣處理，得到第二中間代價體，并對所述第一中間圖像特征進行上采樣處理，得到第二中間圖像特征；

通過所述三維卷積網絡對所述第二中間代價體與所述第二中間圖像特征進行拼接處理，得到所述目標代價體。

6.根據權利要求1所述的視差圖生成方法，其特征在于，所述三維卷積沙漏模型包括聚合層、預測層，所述通過預設的三維卷積沙漏模型對所述目標代價體進行視差估計，得到估計視差圖的步驟，包括：

通過所述聚合層對所述目標代價體進行代價聚合處理，得到融合代價體；

通過所述預測層的第二函數對所述融合代價體進行視差估計，得到所述估計視差圖。

7.根據權利要求1至6任一項所述的視差圖生成方法，其特征在于，所述通過預設的語義細化網絡和所述第一圖像特征對所述估計視差圖進行語義細化處理，得到目標視差圖的步驟，包括：

通過所述語義細化網絡的第三函數對所述第一圖像特征進行概率計算，生成語義概率圖；

通過所述語義細化網絡對所述估計視差圖進行卷積處理，得到估計視差特征；

通過所述語義細化網絡對所述語義概率圖和所述估計視差特征進行融合處理，得到初步視差特征；

通過所述語義細化網絡對所述初步視差特征進行解碼處理，得到所述目標視差圖。