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[發明專利]一種圖像深度信息生成方法、設備及存儲介質在審

專利信息
申請號: 202110210092.6 申請日: 2021-02-24
公開(公告)號: CN112927279A 公開(公告)日: 2021-06-08
發明(設計)人: 向杰;王云;安利峰 申請(專利權)人: 中國科學院微電子研究所
主分類號: G06T7/521 分類號: G06T7/521;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京知迪知識產權代理有限公司 11628 代理人: 王勝利
地址: 100029 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 圖像 深度 信息 生成 方法 設備 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種圖像深度信息生成方法,其特征在于,包括:

獲取待測圖像;

根據單目深度估計模型對所述待測圖像進行處理,確定深度信息;其中,所述單目深度估計模型為基于雙目圖像對訓練的模型,所述單目深度估計模型的目標函數至少由所述雙目圖像對的校正重投影誤差確定,所述校正重投影誤差為濾除不準確像素的重投影誤差。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述單目深度估計模型的目標函數為最小化的目標函數,所述目標函數的最小化方式為梯度下降方式。

3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述雙目圖像對包括目標圖像和源圖像,濾除所述不準確像素前,所述雙目圖像對的重投影誤差由合成圖像與目標圖像之間的L1誤差和結構相似性確定,所述合成圖像由目標圖像的深度圖和所述源圖像確定;為所述重投影誤差,所述重投影誤差滿足:

其中,表征所述L1誤差,表征所述結構相似性;其中,θ取經驗值,為合成圖像的像素值,i為第i張合成圖像,It為目標圖像的像素值。

4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述校正重投影誤差為利用圖像掩膜濾除不準確像素的重投影誤差;所述圖像掩膜包括H行元素,所述圖像掩膜的第v行元素滿足:

其中,Mv為所述圖像掩膜的第v行元素,為目標圖像重投影到源圖像上后的第v行像素的橫坐標向量,0≤v≤H-1,為對進行排序得到向量,所述單目深度估計模型的輸入圖片分辨率的寬為W,長為H。

5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述單目深度估計模型的目標函數由所述雙目圖像對的校正重投影誤差和雙目圖像對的平滑性損失確定。

6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述單目深度估計模型的目標函數為,滿足:

其中,n為所述單目深度估計模型根據所述雙目圖像對輸出的不同分辨率的深度圖的張數,所述單目深度估計模型的輸入圖片分辨率的寬為W,長為H;

M為所述圖像掩膜矩陣,所述圖像掩膜包括H行元素,所述圖像掩膜的第v行元素滿足:

其中,Mv為所述圖像掩膜的第v行元素,為目標圖像重投影到源圖像上后的第v行像素的橫坐標向量,為對進行排序得到向量;

為所述重投影誤差,所述重投影誤差滿足:

其中,表征所述L1誤差,表征所述結構相似性;其中,θ取經驗值,為合成圖像的像素值,i為第i張合成圖像,It為目標圖像的像素值;

Ls(It,D0i)為平滑性損失,所述平滑性損失滿足:

其中,D0i(i=0,1,…,n-1)為所述單目深度估計模型根據所述雙目圖像對生成的深度圖的像素值,0≤u≤W-1,0≤v≤H-1,γ是加權系數,取經驗值。

7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據單目深度估計模型對所述待測圖像進行處理,確定深度圖后,所述方法還包括:

對所述深度圖進行縮放,使得縮放后的所述深度圖的分辨率與相機的分辨率相同。

8.一種圖像處理設備,其特征在于,包括:圖形處理器以及與圖形處理器耦合的通信接口;所述圖形處理器用于運行計算機程序或指令,以實現如權利要求1至7任一項所述的圖像深度信息生成方法。

9.一種計算機存儲介質,其特征在于,所述計算機存儲介質中存儲有指令,當所述指令被運行時,實現權利要求1至7任一項所述的圖像深度信息生成方法。

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