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申请/专利权人：清华大学
申请日：2022-01-14
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN114529514B
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2022.06.10#实质审查的生效;2022.05.24#公开
摘要：本申请公开了一种基于图结构的深度数据质量评价方法及装置，其中，方法包括：获取对齐的彩色与深度RGB‑D图像，并对RGB‑D图像分块，得到多个RGB‑D块；提取每个RGB‑D块的特征向量，并计算所有RGB‑D块之间的欧式距离，并基于所有RGB‑D块之间的欧式距离，将每个RGB‑D块与相距最近的至少一个RGB‑D块相连接，生成对应邻接矩阵的简单图；利用邻接矩阵对每个RGB‑D块的特征向量做图卷积，生成一维向量，并由一维向量生成RGB‑D图像的局部评价分数。由此，解决了相关技术在缺失参考深度图的情况下，无法为失真深度图计算较为准确的质量分数，只考虑简单特征，通用性较差，计算效率低下以及忽视深度图内部关联等问题。
主权项：1.一种基于图结构的深度数据质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：获取对齐的彩色与深度RGB-D图像，并对所述RGB-D图像分块，得到多个RGB-D块；提取每个RGB-D块的特征向量，并计算所有RGB-D块之间的欧式距离，并基于所述所有RGB-D块之间的欧式距离，将所述每个RGB-D块与相距最近的至少一个RGB-D块相连接，生成对应邻接矩阵的简单图；以及利用所述邻接矩阵对所述每个RGB-D块的特征向量做图卷积，生成一维向量，并由所述一维向量生成所述RGB-D图像的局部评价分数；其中，所述提取每个RGB-D块的特征向量，包括：利用自编码器提取所述每个RGB-D块的特征向量；其中，所述自编码器由编码器、瓶颈与解码器组成，其中，从所述瓶颈处提取所述特征向量，并通过最大池化与首尾拼接压缩成所述一维的所述特征向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于图结构的深度数据质量评价方法及装置
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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