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[发明专利]通过神经网络的自适应学习从图像确定深度的方法及其系统-CN202080084140.5在审
发明人： 马泰奥·波吉;法比奥·托西;斯特凡诺·马托恰;路易吉·迪斯泰法诺;阿莱西奥·托尼奥尼 -专利权人：大学之母博洛尼亚大学
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于从场景(I)的至少一个数字图像(R，T)确定所述场景(I)的深度的方法，该方法包括以下步骤：A.获取所述场景(I)的所述至少一个数字图像(R，T)；B.根据所述至少一个数字图像(R，T)计算第一视差图(DM1)，其中所述第一视差图(DM1)由像素pij的矩阵组成，其中i＝1……M和j＝1……N，其中i和j分别指示所述第一视差图(DM1)的行索引和列索引，M和N是正整数；C.通过神经网络从所述至少一个数字图像(R，T)计算第二视差图(DM2)；D.选择与所述第一视差图(DM1)的相应像素pij相关的多个稀疏深度数据Sij；E.从所述第一视差图(DM1)提取所述多个稀疏深度数据Sij；以及F.通过所述多个稀疏深度数据Sij来优化所述第二视差图(DM2)，利用与和所述稀疏深度数据Sij相关联的所述场景(I)的所述深度相关的信息来训练所述神经网络的至少一部分。本发明还涉及一种用于从场景(I)的至少一个数字图像(R，T)开始确定所述场景(I)的深度的系统(S)。
通过神经网络自适应学习图像确定深度方法及其系统

[发明专利]从图像中确定深度的方法和相关系统-CN202080049258.4在审
发明人：达维德·帕洛蒂;马泰奥·波吉;法比奥·托西;斯特凡诺·马托恰 -专利权人：大学之母博洛尼亚大学
申请日： 2020-05-05 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于从与场景(I)相关的数字图像(R，T)中确定深度的方法，包括以下步骤：A.获取(51，61)场景(I)的至少一个数字图像(R，T)，所述数字图像(51，61)由像素矩阵(pij，其中i＝1……W，j＝1……H)构成；B.获取(52，62)与所述数字图像(R，T)的所述像素(pij)中的一个或多个相关的所述场景(I)的稀疏深度值(Sij)；C.生成(53，63)与在所述步骤A中获取的所述数字图像(R，T)的每个像素(pij)相关的、与所述图像(I)的待估计的深度有相关关系的元数据，以便获得由所述数字图像(R，T)的像素(pij)的集合和所述元数据的值给出的元数据卷；D.借助于在所述步骤B中获取的稀疏深度值(Sij)，修改(54，64)在所述步骤C中生成的、与所述数字图像(R，T)的每个像素(pij)相关的、与待估计的所述深度有相关关系的所述元数据，以便在所述步骤C中为所述数字图像(R，T)的每个像素(pij)生成的、与待估计的深度有相关关系的元数据卷(53，63)中，使与所述稀疏深度值(Sij)相关联的值在确定每个像素(pij)和周围像素的深度中占主导地位；以及E.优化在所述步骤D中修改的所述元数据(55，65)，以便获得代表所述数字图像(R，T)的深度的图(56，66)，以用于确定所述数字图像(R，T)本身的深度。本发明还涉及一种图像检测系统(1)、一种计算机程序和一种存储介质。
图像确定深度方法相关系统

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