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          蘇州一際智能科技有限公司趙月峰獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州一際智能科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利億級(jí)像素計(jì)算成像系統(tǒng)的圖像拼接模型構(gòu)建方法和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN119090713B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202311541589.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T3/4038;該發(fā)明授權(quán)億級(jí)像素計(jì)算成像系統(tǒng)的圖像拼接模型構(gòu)建方法和裝置是由趙月峰;王鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2023-11-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

          億級(jí)像素計(jì)算成像系統(tǒng)的圖像拼接模型構(gòu)建方法和裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本申請(qǐng)涉及一種億級(jí)像素計(jì)算成像系統(tǒng)的圖像拼接模型構(gòu)建方法及裝置、億級(jí)像素融合視頻生成方法及裝置、億級(jí)像素計(jì)算成像系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:將陣列攝像機(jī)拍攝的各局部樣本圖像和全局樣本圖像進(jìn)行區(qū)域匹配,得到各初始匹配區(qū)域的初始位置;以各候選區(qū)域?qū)Φ某跏嘉恢脼榛鶞?zhǔn),確定初始位置損失值最小的基準(zhǔn)區(qū)域?qū)统跏嘉恢卯惓5某跏计ヅ鋮^(qū)域;根據(jù)同行或同列、且初始位置正常的其它初始匹配區(qū)域的初始位置,擬合得到位置異常的初始匹配區(qū)域的校正位置;將校正位置的目標(biāo)匹配區(qū)域的區(qū)域圖像和局部樣本圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn),構(gòu)建圖像拼接模型。采用本方法能夠提高圖像拼接模型的適配度和精準(zhǔn)度。

          本發(fā)明授權(quán)億級(jí)像素計(jì)算成像系統(tǒng)的圖像拼接模型構(gòu)建方法和裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種億級(jí)像素計(jì)算成像系統(tǒng)的圖像拼接模型構(gòu)建方法,其特征在于,所述方法包括: 獲取陣列攝像機(jī)對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景拍攝的多個(gè)局部樣本圖像和全局樣本圖像,并將各所述局部樣本圖像和所述全局樣本圖像進(jìn)行區(qū)域匹配,得到各所述局部樣本圖像在所述全局樣本圖像中對(duì)應(yīng)的初始匹配區(qū)域的初始位置; 將目標(biāo)行數(shù)和目標(biāo)列數(shù)均不同的任意兩個(gè)初始匹配區(qū)域組成候選區(qū)域?qū)Γ謩e以各所述候選區(qū)域?qū)Φ某跏嘉恢脼榛鶞?zhǔn),確定其它各所述初始匹配區(qū)域的初始位置損失值的和值,將最小和值對(duì)應(yīng)的候選區(qū)域?qū)Υ_定為基準(zhǔn)區(qū)域?qū)Γ⒏鶕?jù)以所述基準(zhǔn)區(qū)域?qū)Φ某跏嘉恢脼榛鶞?zhǔn)時(shí)的其它各所述初始匹配區(qū)域的初始位置損失值,確定出初始位置異常的初始匹配區(qū)域和初始位置正常的初始匹配區(qū)域; 針對(duì)初始位置異常的初始匹配區(qū)域,根據(jù)與該初始匹配區(qū)域同行或同列、且初始位置正常的其它初始匹配區(qū)域的初始位置,擬合得到該初始匹配區(qū)域?qū)?yīng)的校正位置,將所述全局樣本圖像中所述校正位置的區(qū)域確定為目標(biāo)匹配區(qū)域,并將初始位置正常的初始匹配區(qū)域確定為目標(biāo)匹配區(qū)域; 將各所述目標(biāo)匹配區(qū)域的區(qū)域圖像和所述局部樣本圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn),構(gòu)建所述目標(biāo)場(chǎng)景的圖像拼接模型; 其中,所述分別以各所述候選區(qū)域?qū)Φ某跏嘉恢脼榛鶞?zhǔn),確定其它各所述初始匹配區(qū)域的初始位置損失值的和值,將最小和值對(duì)應(yīng)的候選區(qū)域?qū)Υ_定為基準(zhǔn)區(qū)域?qū)Γǎ?針對(duì)每對(duì)所述候選區(qū)域?qū)Γ瑢⑺龊蜻x區(qū)域?qū)χ腥我怀跏计ヅ鋮^(qū)域作為候選區(qū)域基準(zhǔn),并根據(jù)所述候選區(qū)域?qū)χ袃蓚€(gè)初始匹配區(qū)域的間距和該兩個(gè)初始匹配區(qū)域的行列間隔數(shù),計(jì)算單位間距基準(zhǔn); 根據(jù)所述候選區(qū)域基準(zhǔn)的初始位置、所述單位間距基準(zhǔn)、以及其它各所述初始匹配區(qū)域與所述候選區(qū)域基準(zhǔn)的行列間隔數(shù),計(jì)算其它各所述初始匹配區(qū)域的對(duì)照位置,并將所述對(duì)照位置和所述初始位置的差異度作為初始位置損失值; 計(jì)算其它各所述初始匹配區(qū)域的初始位置損失值的和值,確定出最小和值,并將所述最小和值對(duì)應(yīng)的候選區(qū)域?qū)Υ_定為基準(zhǔn)區(qū)域?qū)Α?

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