[发明专利]一种深度估计方法及装置

权利要求书

1.一种深度估计方法，其特征在于，所述方法包括：

获取输入图像；

将所述输入图像输入深度估计模型，得到第一深度值集合；其中，所述第一深度值集合中的深度值与所述输入图像的像素一一对应，所述第一深度值集合中的深度值用于指示对应像素在第一深度空间中的深度，所述第一深度空间中第一范围的量化粒度小于第二范围的量化粒度，所述第二范围为所述第一深度空间中除所述第一范围外的其他范围；所述第一深度空间为深度值的连续空间范围；

将所述第一深度值集合中的深度值映射于第二深度空间，得到第二深度值集合；其中，所述第二深度空间是均匀量化的。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将所述输入图像输入深度估计模型之前，所述方法还包括：

获取训练图像和所述训练图像对应的训练深度值集合，所述训练深度值集合中的深度值与所述训练图像的像素一一对应，所述训练深度值集合中的深度值用于指示对应像素在所述第二深度空间中的深度；

将所述训练深度值集合中的深度值映射于所述第一深度空间，得到所述训练图像对应的标签深度值集合，所述标签深度值集合中的深度值与所述训练图像的像素一一对应，所述标签深度值集合中的深度值用于指示对应像素在所述第一深度空间中的深度；

基于所述训练图像和所述标签深度值集合，得到所述深度估计模型。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述将所述训练深度值集合中的深度值映射于所述第一深度空间，包括：

基于第一非线性函数，将所述训练深度值集合中的深度值映射于所述第一深度空间。

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述将所述第一深度值集合中的深度值映射于第二深度空间，包括：

基于第二函数，将所述第一深度值集合中的深度值映射于所述第二深度空间；其中，所述第二函数为所述第一非线性函数的反函数。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述第一非线性函数属于S型函数。

6.一种深度估计装置，其特征在于，所述装置包括：

收发单元，用于获取输入图像；

处理单元，用于将所述输入图像输入深度估计模型，得到第一深度值集合；其中，所述第一深度值集合中的深度值与所述输入图像的像素一一对应，所述第一深度值集合中的深度值用于指示对应像素在第一深度空间中的深度，所述第一深度空间中第一范围的量化粒度小于第二范围的量化粒度，所述第二范围为所述第一深度空间中除所述第一范围外的其他范围；所述第一深度空间为深度值的连续空间范围；

所述处理单元，还用于将所述第一深度值集合中的深度值映射于第二深度空间，得到第二深度值集合；其中，所述第二深度空间是均匀量化的。

7.根据权利要求6所述装置，其特征在于，

所述收发单元，还用于获取训练图像和所述训练图像对应的训练深度值集合，所述训练深度值集合中的深度值与所述训练图像的像素一一对应，所述训练深度值集合中的深度值用于指示对应像素在所述第二深度空间中的深度；

所述处理单元，还用于将所述训练深度值集合中的深度值映射于所述第一深度空间，得到所述训练图像对应的标签深度值集合，所述标签深度值集合中的深度值与所述训练图像的像素一一对应，所述标签深度值集合中的深度值用于指示对应像素在所述第一深度空间中的深度；

所述处理单元，还用于基于所述训练图像和所述标签深度值集合，得到所述深度估计模型。

8.根据权利要求7所述装置，其特征在于，所述处理单元，还用于：

基于第一非线性函数，将所述训练深度值集合中的深度值映射于所述第一深度空间。

9.根据权利要求8所述装置，其特征在于，所述处理单元，还用于：

基于第二函数，将所述第一深度值集合中的深度值映射于所述第二深度空间；其中，所述第二函数为所述第一非线性函数的反函数。