用于图像重建的姿态估计的制作方法

背景技术：

1、本公开的各方面涉及用于图像重建的姿态估计。

2、从二维(2d)图像数据重建三维(3d)形状本质上是复杂的问题。当2d数据有噪声并且投影方向(例如，图像和成像器件两者的姿态)未知时，这种复杂度增加。然而，此类重建对于各种成像技术诸如但不限于低温电子显微镜(cryo-em)和其他医学成像技术是关键的。

技术实现思路

1、某些方面提供了一种方法，该方法包括：接收图像数据，其中该图像数据包括从不同姿态拍摄的多个图像；标识所述多个图像内的一对或多对空间相关图像；至少部分地基于所标识的一对或多对空间相关图像来生成指示多个图像之间的至少一个相似度度量的同步图；以及基于同步图来估计多个图像中描绘的对象的姿态。

2、其他方面提供了：处理系统，该处理系统被配置为执行前述方法以及本文所述的方法；非暂态计算机可读介质，该非暂态计算机可读介质包括指令，这些指令在由处理系统的一个或多个处理器执行时使该处理系统执行前述方法以及本文所述的方法；一种计算机程序产品，该计算机程序产品体现在计算机可读存储介质上，该计算机可读存储介质包括用于执行前述方法以及本文进一步所述的方法的代码；和处理系统，该处理系统包括用于执行前述方法以及本文进一步所述的方法的装置。

3、以下描述和相关附图详细阐述了一个或多个方面的某些例示性特征。

技术特征：

1.一种计算机实现的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述一对或多对空间相关图像中的每对空间相关图像包括两个镜像图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述一对或多对空间相关图像中的每对空间相关图像包括平面旋转图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述姿态是so(3)姿态。

5.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：将所述对象的所估计的姿态提供到3d重建算法。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述3d重建算法基于期望最大化(em)。

7.根据权利要求5所述的方法，其中所述3d重建算法包括神经网络。

8.根据权利要求1所述的方法，其中估计所述多个图像中描绘的所述对象的所述姿态还包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其中：

10.根据权利要求8所述的方法，其中基于所述多个图像来估计所述对象的所述姿态包括执行特征值分解。

11.根据权利要求8所述的方法，其中估计所述对象的所述姿态还包括：

12.根据权利要求8所述的方法，其中基于所述一个或多个矩阵来估计所述对象的所述姿态包括：

13.根据权利要求1所述的方法，其中：

14.根据权利要求13所述的方法，其中所述相似度度量指示所述多个图像中的所述两个图像之间的最大相似度。

15.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像数据包括电子显微镜图像数据。

16.根据权利要求15所述的方法，其中所述对象是分子。

17.一种装置，所述装置包括：存储器，所述存储器包括计算机可执行指令；和处理器，所述处理器被配置为执行所述计算机可执行指令并且使所述装置：

18.根据权利要求17所述的装置，其中所述一对或多对空间相关图像中的每对空间相关图像包括两个镜像图像。

19.根据权利要求17所述的装置，其中所述一对或多对空间相关图像中的每对空间相关图像包括平面旋转图像。

20.根据权利要求17所述的装置，其中所述姿态是so(3)姿态。

21.根据权利要求17所述的装置，其中所述处理器被进一步配置为执行所述计算机可执行指令，并且使所述装置将所述对象的所估计的姿态提供到3d重建算法。

22.根据权利要求21所述的装置，其中所述3d重建算法基于期望最大化(em)。

23.根据权利要求17所述的装置，其中估计所述多个图像中描绘的所述对象的所述姿态还包括：

24.根据权利要求23所述的装置，其中基于所述多个图像来估计所述对象的所述姿态包括执行特征值分解。

25.根据权利要求23所述的装置，其中估计所述对象的所述姿态还包括：计算切向量丛的前三个特征向量，基于所述特征向量来计算两个基，以及基于所述两个基来计算第三基。

26.根据权利要求23所述的装置，其中基于所述一个或多个矩阵来估计所述对象的所述姿态包括：

27.根据权利要求17所述的装置，其中：

28.根据权利要求17所述的装置，其中：

29.一种用于在用户装备(ue)处进行无线通信的设备，所述设备包括：

30.一种其上存储有指令的计算机可读介质，所述指令用于：

技术总结本公开的某些方面提供了用于针对三维对象重建的姿态估计的技术。在一个示例中，一种方法包括：接收图像数据，其中该图像数据包括从不同姿态拍摄的多个图像；标识该多个图像内的一对或多对空间相关图像；至少部分地基于所标识的一对或多对空间相关图像来生成指示该多个图像之间的至少一个相似度度量的同步图；以及基于该同步图来估计该多个图像中描绘的对象的姿态。技术研发人员：G·凯撒,A·贝布迪,T·S·科恩,M·威林受保护的技术使用者：美国高通技术公司技术研发日：技术公布日：2024/9/29