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1. WO2020191731 - POINT CLOUD GENERATION METHOD AND SYSTEM, AND COMPUTER STORAGE MEDIUM

Publication Number WO/2020/191731
Publication Date 01.10.2020
International Application No. PCT/CN2019/080171
International Filing Date 28.03.2019
IPC
G06T 17/05 2011.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
173D modelling for computer graphics
05Geographic models
CPC
G06T 17/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
17Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
G06T 3/40
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
3Geometric image transformation in the plane of the image
40Scaling the whole image or part thereof
Applicants
  • 深圳市大疆创新科技有限公司 SZ DJI TECHNOLOGY CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 孙春苗 SUN, Chunmiao
  • 梁家斌 LIANG, Jiabin
Agents
  • 北京市磐华律师事务所 P.C. & ASSOCIATES
Priority Data
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) POINT CLOUD GENERATION METHOD AND SYSTEM, AND COMPUTER STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE GÉNÉRATION DE NUAGE DE POINTS ET SUPPORT DE STOCKAGE INFORMATIQUE
(ZH) 点云生成方法、系统和计算机存储介质
Abstract
(EN)
The present invention provides a point cloud generation method and system and a computer storage medium. The method comprises: initializing a spatial parameter of each pixel in a reference image (S101); updating the spatial parameter of each pixel in the reference image by using the propagation of adjacent pixels (S102); comparing the spatial parameters before and after propagation to determine whether there is any change, if yes, classifying according to the differences in depth and score before and after propagation, and changing the spatial parameter of each pixel in a preset range according to different classification conditions (S103); computing the score of the changed spatial parameter of each pixel, and updating the spatial parameters of at least partial pixels to spatial parameters with the score reaching a preset threshold range (S104); determining a depth map corresponding to the reference image according to the updated spatial parameter of each pixel in the reference image (S105); and generating a dense point cloud image according to the depth map corresponding to the reference image (S106). The method can improve the computing speed, and reduce the noise in the depth map and the dense point cloud image.
(FR)
La présente invention concerne un procédé et un système de génération de nuage de points, ainsi qu'un support de stockage informatique. Le procédé consiste à : initialiser un paramètre spatial de chaque pixel dans une image de référence (S101) ; mettre à jour le paramètre spatial de chaque pixel dans l'image de référence en utilisant la propagation de pixels adjacents (S102) ; comparer les paramètres spatiaux avant et après la propagation pour déterminer s'il y a un quelconque changement, si oui, classifier selon les différences de profondeur et de score avant et après la propagation, et modifier le paramètre spatial de chaque pixel dans une plage prédéfinie selon différentes conditions de classification (S103) ; calculer le score du paramètre spatial modifié de chaque pixel et mettre à jour les paramètres spatiaux d'au moins des pixels partiels vers des paramètres spatiaux dont le score atteint une plage de seuil prédéfinie (S104) ; déterminer une carte de profondeur correspondant à l'image de référence selon le paramètre spatial mis à jour de chaque pixel dans l'image de référence (S105) ; et générer une image en nuage de points denses selon la carte de profondeur correspondant à l'image de référence (S106). Le procédé peut améliorer la vitesse de calcul et réduire le bruit dans la carte de profondeur et l'image en nuage de points denses.
(ZH)
本发明提供一种点云生成方法、系统和计算机存储介质,包括:初始化参考图像中的每个像素的空间参数(S101);利用相邻像素的传播对参考图像中的每个像素的空间参数进行更新(S102);对比传播前和传播后每个像素的空间参数是否发生变化,若发生变化则根据传播前和传播后的深度和评分的差值大小进行分类,根据不同的分类情况将每个像素的空间参数在预定范围内变化(S103);计算每个像素变化后的空间参数的评分,将至少部分像素的空间参数更新为评分达到预设阈值范围的空间参数(S104);根据参考图像中的每个像素的更新后的空间参数,确定参考图像对应的深度图(S105);根据参考图像对应的深度图,生成稠密点云图(S106),通过该方法提升运算速度,减少深度图和稠密点云图噪声。
Also published as
CN201980005632.8
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