[发明专利]一种基于细节信息保持的多视点视图深度估计方法在审

专利信息
申请号: 202110151211.5 申请日: 2021-02-03
公开(公告)号: CN112907641A 公开(公告)日: 2021-06-04
发明(设计)人: 周文晖;黄鸿飞;张桦;戴国骏;徐风帆;沈蓉豪 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G06T7/33 分类号: G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/10
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: 朱月芬
地址: 310018 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于细节信息保持的多视点视图深度估计方法。本方法首先利用U型神经网络提取出图片序列在不同尺度的特征,在同一尺度的特征中,分为两个分支:一个分支进行分割操作,得到高质量细节保持的目标分割图;一个分支进行为后续的深度估计进行特征提取。将不同尺度的特征与同尺度下的分割图Fs相乘,按照单应矩阵映射融合为3D特征体素,最后通过回归得到深度图。将该深度图与对应大小的Fs逐像素相乘,通过由粗到细不同尺度的优化,输出最终的深度图,其中只有目标的深度信息有效。本发明提出的基于细节信息保持的多视点视图深度估计方法,避免了重建中背景对目标的影响,提高了深度估计的精度。
搜索关键词: 一种 基于 细节 信息 保持 视点 视图 深度 估计 方法
【主权项】:
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