本文關(guān)鍵詞：基于深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單目紅外圖像深度估計

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【摘要】：針對從單目紅外圖像中恢復(fù)深度信息的問題,提出了一種基于深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)的深度估計方法。用勞斯掩膜和梯度檢測器分別提取不同尺度下紅外圖像的紋理能量與紋理梯度,并將這兩種紋理信息作為紅外圖像的第一種特征;提取圖像中像元及其鄰域的灰度值,以及統(tǒng)計其灰度直方圖作為另外兩種特征;分別用三種特征和深度信息標(biāo)簽訓(xùn)練DCNN,得到三種訓(xùn)練后的DCNN分別對單目紅外圖像進(jìn)行深度估計。實驗結(jié)果表明,相比較另外兩種特征,用紋理信息訓(xùn)練的DCNN能夠更有效地估計深度,并且優(yōu)于現(xiàn)有的估計方法,尤其能較好地表現(xiàn)局部場景的深度變化。
【作者單位】： 華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61375007) 上海市科委基礎(chǔ)研究項目(15JC1400600)
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 1引言對二維圖像進(jìn)行深度估計[1-2]與深度重建[3-4]是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個重要課題,也是目前應(yīng)用最廣泛,發(fā)展最快的研究方向之一。多目圖像的深度估計和單目圖像的深度估計是兩類主要的研究問題。基于0715002-1多目圖像的深度估計是根據(jù)同一場景在不同圖像中的特征差異來估

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