单目图像深度估计算法研究

发布时间：2021-09-25 14:20

　　单目图像深度估计是计算机视觉领域的热点问题。然而,受到单个摄像头的制约,想要通过空间立体几何计算图像中精确的深度信息是极其困难的。单目图像深度估计是对一幅图像上的所有像素点赋予一个相对深度关系,传统方法估计深度通常使用人工特性,极易产生重构错误。近年来CNN网络在计算机视觉领域取得了瞩目的成就。与人工特性相比,CNN特征是从大规模的数据中学习得到的,能自动高效地进行图像特征提取,同时表征图像丰富的语义信息。本文利用CNN特征来进行单目图像深度估计任务的研究,具体内容如下:（1）基于CNN特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计算法。单目图像的深度估计可以从相似图像及其对应的深度信息中获得。然而,图像匹配歧义和估计深度的不均匀性问题制约了这类算法的性能。为此,首先引入CNN特征来获得更精确有效的相似图像集,提出了基于CNN特征提取的单目图像深度估计算法。该算法首先提取CNN特征计算输入图像在数据集中的近邻图像;然后在每个候选近邻图像和输入图像之间获得像素级稠密空间形变函数;再将形变函数迁移至候选深度图像集,并通过对迁移后的候选深度图进行优化获得最终的深度信息。然后,针对该算法中同一目标估... 

【文章来源】：山西大学山西省

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

一幅RGB图像与其对应的相对深度图

卷积神经网络模型

基于CNN特征提取与加权深度迁移的单目图像深度估计算法框架图

【参考文献】：
期刊论文
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[3]一种基于少量标签的改进迁移模糊聚类[J]. 王跃,杨燕,王红军.  智能系统学报. 2016(03)
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硕士论文
[1]基于卷积神经网络的图像深度估计研究[D]. 王媛媛.西安理工大学 2018
[2]红外图像的三维重建理论及算法研究[D]. 王萌.东华大学 2015
[3]基于非参数多线索融合的单目视频深度图估计研究[D]. 莫一鸣.南京邮电大学 2014



本文编号：3409893