[发明专利]一种结合梯度和纹理特征的单目图像深度估计方法有效
| 申请号： | 201911030699.5 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110889868B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 孔清;颜成钢;史治国;刘彦禹;管飞;孙垚棋;张继勇;张勇东;沈韬 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/529 | 分类号： | G06T7/529;G06V10/82;G06V10/774 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合梯度和纹理特征的单目图像深度估计方法。本发明包含以下步骤：步骤1：预训练目标高维特征，设计训练编码深度高维特征，并解码成原输入深度图的模型结构；步骤2：提取单目图像的附加图像特征；附加特征主要是针对图像提取相应的纹理特征和梯度特征；步骤3：构造训练高维特征学习的编码器；步骤4：将训练完成的高维特征输入到步骤1训练练完成的解码器中，进行解码得到我们最后的深度输出图。本发明采取函数关系和图像存在的深度线索相结合的方式，弥补图像中实例的细节层面的深度信息缺失的问题。本发明把图像的梯度信息和纹理信息作为深度线索，协助深度卷积网络学习图像的深度信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 梯度 纹理 特征 图像 深度 估计 方法 | ||
【主权项】：
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