基于深层卷积神经网络的单目红外图像深度估计

发布时间：2017-12-02 22:17

  本文关键词：基于深层卷积神经网络的单目红外图像深度估计

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【摘要】：针对从单目红外图像中恢复深度信息的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络(DCNN)的深度估计方法。用劳斯掩膜和梯度检测器分别提取不同尺度下红外图像的纹理能量与纹理梯度,并将这两种纹理信息作为红外图像的第一种特征;提取图像中像元及其邻域的灰度值,以及统计其灰度直方图作为另外两种特征;分别用三种特征和深度信息标签训练DCNN,得到三种训练后的DCNN分别对单目红外图像进行深度估计。实验结果表明,相比较另外两种特征,用纹理信息训练的DCNN能够更有效地估计深度,并且优于现有的估计方法,尤其能较好地表现局部场景的深度变化。
【作者单位】： 华东理工大学信息科学与工程学院;东华大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61375007) 上海市科委基础研究项目(15JC1400600)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 1引言对二维图像进行深度估计[1-2]与深度重建[3-4]是计算机视觉领域中的一个重要课题,也是目前应用最广泛,发展最快的研究方向之一。多目图像的深度估计和单目图像的深度估计是两类主要的研究问题。基于0715002-1多目图像的深度估计是根据同一场景在不同图像中的特征差异来估

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