[發明專利]單目圖像的深度恢復方法及裝置、計算機設備

有效

• 申請號: 201810502947.0
• 申請日: 2018-05-23
• 公開（公告）號: CN108932734B
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 鮑虎軍;章國鋒;蔣沁宏;石建萍
• 申請（專利權）人: 浙江商湯科技開發有限公司
• 主分類號: G06T7/50
• 分類號: G06T7/50;G06T5/00
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 王軍紅;張穎玲

本發明公開了一種單目圖像的深度恢復方法及裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質、計算機程序，所述方法包括：對所述單目圖像進行特征提取，得到所述單目圖像的特征圖像；對所述特征圖像進行解耦，得到所述特征圖像的場景結構圖；將所述特征圖像和所述場景結構圖進行梯度感知處理，得到區域增強的特征圖像；根據所述區域增強的特征圖像進行深度估計，得到所述單目圖像的深度圖像。

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，尤其涉及一種單目圖像的深度恢復方法及裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質、計算機程序。

背景技術

單目圖像的深度恢復是指對單目圖像進行深度恢復，單目圖像的深度恢復是計算機視覺領域中的重要問題，且在很多領域都有重要的應用，比如三維重建、機器人實時定位、視覺避障等領域。

然而，單目圖像的深度恢復由于深度尺度的不確定性，是一個復雜的多解問題。很多現有的深度估計方案往往簡單地將場景結構估計和深度尺度估計耦合在一起同時求解，使得問題的求解過程相對困難，往往需要較多的數據和訓練時間，精度低。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明實施例提供了一種單目圖像的深度恢復方法及裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質、計算機程序。

本發明實施例提供的單目圖像的深度恢復方法，包括：

對所述單目圖像進行特征提取，得到所述單目圖像的特征圖像；

對所述特征圖像進行解耦，得到所述特征圖像的場景結構圖；

將所述特征圖像和所述場景結構圖進行梯度感知處理，得到區域增強的特征圖像；

根據所述區域增強的特征圖像進行深度估計，得到所述單目圖像的深度圖像。

本發明實施例中，所述對所述單目圖像進行特征提取，得到所述單目圖像的特征圖像，包括：

將所述單目圖像輸入第一神經網絡進行特征提取，得到所述單目圖像的特征圖像。

本發明實施例中，所述第一神經網絡執行的特征提取，包括：

對所述單目圖像進行多尺度特征提取，得到所述單目圖像的多尺度特征信息；

對所述多尺度特征信息進行殘差調整，得到調整后的多尺度特征信息；

對所述調整后的多尺度特征信息進行特征融合，得到所述特征圖像。

本發明實施例中，所述對所述特征圖像進行解耦，得到所述特征圖像的場景結構圖，包括：

將所述特征圖像輸入第二神經網絡進行解耦，得到所述特征圖像的場景結構圖。

本發明實施例中，在將所述特征圖像輸入第二神經網絡之前，還包括：

預先建立所述第二神經網絡，其中，所述第二神經網絡至少包括一卷積層和一線性整流函數。

本發明實施例中，所述將所述特征圖像和所述場景結構圖進行梯度感知處理，得到區域增強的特征圖像，包括：

將所述特征圖像和所述場景結構圖輸入第三神經網絡進行梯度感知處理，得到區域增強的特征圖像。

本發明實施例中，所述第三神經網絡執行的梯度感知處理，包括：

根據所述場景結構圖得到所述場景結構圖的實際梯度圖像；

根據所述特征圖像得到所述特征圖像對應的預測梯度圖像；

根據所述實際梯度圖像和所述預測梯度圖像進行相似度分析，得到掩模；

將所述掩模和所述特征圖像進行殘差濾波處理，得到區域增強的特征圖像。