基于非参数化采样的单幅图像深度估计

发布时间：2018-05-16 02:35

  本文选题：单幅图像 + 深度估计　； 参考：《计算机应用研究》2017年06期

【摘要】：针对传统单幅图像深度估计线索不足及深度估计精度不准的问题,提出一种基于非参数化采样的单幅图像深度估计方法。该方法利用非参数化的学习手段,将现有RGBD数据集中的深度信息迁移到输入图像中去。首先计算输入图像和现有RGBD数据集多尺度的高层次图像特征;然后在现有RGBD数据集中,基于高层次的图像特征通过KNN最近邻搜索找到若干与输入图像特征最匹配的候选图像,并将这些候选图像通过SIFT流形变到输入图像进行对齐;最后对候选深度图进行插值和平滑等优化操作,便可以得到最后的深度图。实验结果表明,与现有算法相比,该方法估计得到的深度图精度更高,对输入图像的整体结构保持得更好。
[Abstract]:Aiming at the lack of clues and inaccurate depth estimation in traditional single image depth estimation, a new depth estimation method based on non-parametric sampling is proposed. Based on the nonparametric learning method, the depth information of the existing RGBD dataset is migrated to the input image. First, the input image and the multi-scale high-level image feature of the existing RGBD dataset are calculated; then, based on the high-level image feature, some candidate images most matched with the input image feature are found through the KNN nearest neighbor search in the existing RGBD dataset. These candidate images are deformed to the input image by SIFT stream to be aligned, and the final depth map can be obtained by interpolation and smoothing of the candidate depth map. The experimental results show that compared with the existing algorithms, the proposed method has higher accuracy and better overall structure for the input image.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61300125)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1895077