[发明专利]一种平衡数据偏好的深度补全系统及方法在审
申请号: | 202111071049.2 | 申请日: | 2021-09-13 |
公开(公告)号: | CN114004755A | 公开(公告)日: | 2022-02-01 |
发明(设计)人: | 刘强;岳昊嵩;刘中;王薇;王磊;陈伟海 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T5/50 |
代理公司: | 成都鱼爪智云知识产权代理有限公司 51308 | 代理人: | 谷科均 |
地址: | 100191 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 平衡 数据 偏好 深度 全系统 方法 | ||
1.一种平衡数据偏好的深度补全系统,其特征在于,包括特征提取模块、高低频估计模块以及图像补全模块,其中:
特征提取模块,用于分别提取稀疏深度图和RGB图片的特征;
高低频估计模块,用于根据稀疏深度图和RGB图片的特征采用双分支结构分别进行低频成分估计和高频成分估计并进行图像恢复,以得到低频深度图和高频深度图;
图像补全模块,用于根据低频深度图和高频深度图采用像素级相加的方法生成稠密深度图,完成图像深度补全。
2.根据权利要求1所述的一种平衡数据偏好的深度补全系统,其特征在于,所述特征提取模块包括第一提取子模块和第二提取子模块,其中:
第一提取子模块,用于采用编码解码网络EDs提取稀疏深度图的特征;
第二提取子模块,用于采用编码解码网络EDrgb提取RGB图片的特征。
3.根据权利要求1所述的一种平衡数据偏好的深度补全系统,其特征在于,所述双分支结构包括低频分支和高频分支。
4.根据权利要求3所述的一种平衡数据偏好的深度补全系统,其特征在于,所述高低频估计模块包括低频估计子模块和高频估计子模块,其中:
低频估计子模块,用于基于低频分支根据稀疏深度图的特征进行低频成分估计并进行图像恢复,以得到低频深度图;
高频估计子模块,用于基于高频分支根据RGB图片的特征进行高频成分估计并进行图像恢复,以得到高频深度图。
5.一种平衡数据偏好的深度补全方法,其特征在于,包括以下步骤:
分别提取稀疏深度图和RGB图片的特征;
根据稀疏深度图和RGB图片的特征采用双分支结构分别进行低频成分估计和高频成分估计并进行图像恢复,以得到低频深度图和高频深度图;
根据低频深度图和高频深度图采用像素级相加的方法生成稠密深度图,完成图像深度补全。
6.根据权利要求5所述的一种平衡数据偏好的深度补全方法,其特征在于,所述分别提取稀疏深度图和RGB图片的特征的方法包括以下步骤:
采用编码解码网络EDs提取稀疏深度图的特征;
采用编码解码网络EDrgb提取RGB图片的特征。
7.根据权利要求5所述的一种平衡数据偏好的深度补全方法,其特征在于,所述双分支结构包括低频分支和高频分支。
8.根据权利要求7所述的一种平衡数据偏好的深度补全方法,其特征在于,所述根据稀疏深度图和RGB图片的特征采用双分支结构分别进行低频成分估计和高频成分估计并进行图像恢复,以得到低频深度图和高频深度图的方法包括以下步骤:
基于低频分支根据稀疏深度图的特征进行低频成分估计并进行图像恢复,以得到低频深度图;
基于高频分支根据RGB图片的特征进行高频成分估计并进行图像恢复,以得到高频深度图。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储一个或多个程序;
处理器;
当所述一个或多个程序被所述处理器执行时,实现如权利要求5-8中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求5-8中任一项所述的方法。
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