[发明专利]一种基于CNN和深度滤波器的图像深度估计方法及系统有效
| 申请号： | 201810257328.X | 申请日： | 2018-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN108615244B | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 金星;姚志文;张晶晶 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学(武汉) |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06N3/04 |
| 代理公司： | 42238 武汉知产时代知识产权代理有限公司 | 代理人： | 冯必发;金慧君<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 430074湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN和深度滤波器的图像深度估计方法及系统，所述方法包含：基于CNN得到图像深度估计值，对图像提取局部特征点，对局部特征点建立最小光度误差方程求解相机相对位姿；基于极线搜索匹配的特征点优化相机位姿，以特征点为中心选取图像块，对图像块极线搜索得到最佳匹配，根据最佳匹配构建光束平差法方程优化相对位姿；基于相机位姿的深度值滤波，采用高斯融合对深度值滤波，直至深度值收敛；本发明克服了图像深度不精确的问题以及单目视觉的绝对尺度丢失问题，可用于三维场景重建、室内定位及增强现实等诸多领域。 | ||
| 搜索关键词： | 位姿 图像深度估计 滤波器 相机 局部特征 最佳匹配 特征点 图像块 极线 滤波 单目视觉 方程求解 方程优化 光度误差 绝对尺度 三维场景 室内定位 搜索匹配 图像提取 增强现实 差法 高斯 构建 可用 收敛 搜索 图像 融合 重建 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于CNN和深度滤波器的图像深度估计方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、获取相机对同一拍摄目标进行连续拍摄的多张彩色图像，任选其中一个彩色图像作为参考图像，其余彩色图像作为关联图像，通过CNN得到所述参考图像的每个像素点对应的深度估计值；/nS2、根据参考图像的每一个局部特征点、每一个局部特征点对应的深度估计值及每一个局部特征点与关联图像的重投影像素点建立最小光度误差方程获得相机位姿估计；/nS3、根据所述相机位姿估计分别确定参考图像的每一个局部特征点在关联图像中对应的极线，根据极线搜索确定最佳匹配，根据最佳匹配建立光束平差法方程获得优化的相机位姿；/nS4、根据所述优化的相机位姿，分别构建深度滤波器对步骤S1中所述的每个像素点对应的深度估计值进行高斯融合，直至深度值收敛，得到参考图像的每个像素对应的深度值，从而获得参考图像的深度图像。/n
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