一种图像生成方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像生成方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取目标场景的RGB图像及对应的激光雷达数据，并对所述RGB图像及所述激光雷达数据进行对齐；将对齐后的所述RGB图像及对齐后的所述激光雷达数据输入至预先构建的图像融合总模型中；其中，所述图像融合总模型为由顺次连接的卷积神经网络模型、转换器模型、多尺度融合模型及跨模态融合模型构成的机器学习模型；根据所述图像融合总模型的输出结果，确定三维深度图像。本发明专利技术实施例提供的技术方案，通过图像融合总模型对RGB图像和激光雷达数据进行有效融合，有效提高了深度图像的分辨率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种图像生成方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、激光雷达系统，是以发射激光束探测目标位置、速度等特征量的雷达系统。激光雷达系统在测距、监控危险区域和边界、生成3d模型、定位等领域发挥着重要作用。目前激光雷达系统获取的图像分辨率受以下条件影响：(1)扫描时角度过大，导致较远地方采样点间距较大；(2)被扫描的目标表面反射特性不理想；(3)多路径干扰导致的深度误差；(4)强环境光的干扰。而传统的计算机视觉技术在处理缺乏纹理的图像或光照不足的场景采集的图像时，往往会面临较大的挑战和困难。

2、在激光雷达扫描过程中，由于物理限制或设备性能的限制，获取的深度图像往往存在分辨率较低的问题。因此，提升深度图像的分辨率变得至关重要。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，可以有效提高深度图像的分辨率。

2、根据本专利技术的一方面，提供了一种图像生成方法，包括：

3、获取目标场景的rgb图像及对应的激光雷达数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将对齐后的所述RGB图像及对齐后的所述激光雷达数据输入至预先构建的图像融合总模型中，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述特征图像输入至所述转换器模型中，获取所述转换器模型输出的加权特征向量，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多尺度融合模型中包含多尺度卷积模块及特征拼接模块；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多尺度融合模型中还包含注意力模块；

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述跨模态...

【技术特征摘要】

1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将对齐后的所述rgb图像及对齐后的所述激光雷达数据输入至预先构建的图像融合总模型中，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述特征图像输入至所述转换器模型中，获取所述转换器模型输出的加权特征向量，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多尺度融合模型中包含多尺度卷积模块及特征拼接模块；

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多尺度融合模型中还包含注意力模块；

6.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑灵杰，杨静，杨洋，谭立强，
申请(专利权)人：浙江迈尔微视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：