圖像場景理解一直都是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),室內(nèi)場景布局估計(jì)則是場景理解任務(wù)的關(guān)鍵單元。針對RGB室內(nèi)場景布局感知問題,本文利用對抗學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)一種基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)(CGAN)的室內(nèi)場景布局估計(jì)方法,以預(yù)測房間的空間布局結(jié)構(gòu)。首先,針對插值放大易導(dǎo)致布局邊緣圖邊界線模糊的問題,采用增加卷積層和反卷積層深度的策略,提出一種新的編碼-解碼網(wǎng)絡(luò)(Encoder-Decoder),以構(gòu)建條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)的生成網(wǎng)絡(luò),生成與原始圖像尺寸相同的布局邊緣圖。然后,針對生成對抗網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的難以收斂問題,采用多尺度策略構(gòu)建生成網(wǎng)絡(luò)的多尺度監(jiān)督網(wǎng)絡(luò),以加速收斂。接著,以原始輸入圖像和真實(shí)布局邊緣圖為條件,基于上述多尺度監(jiān)督的編碼-解碼網(wǎng)絡(luò)為生成器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)為判別器,有機(jī)構(gòu)成室內(nèi)場景布局估計(jì)模型;布局約束條件對抗損失引導(dǎo)下,采用小批量隨機(jī)梯度下降訓(xùn)練條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型;利用即得布局估計(jì)網(wǎng)絡(luò)模型,生成高分辨布局邊緣圖。再然后,采用消失點(diǎn)估計(jì)法計(jì)算房間消失點(diǎn);從三個(gè)消失點(diǎn)出發(fā)等角度間隔引出射線,形成扇區(qū),根據(jù)平均最大邊緣強(qiáng)度準(zhǔn)則生成采樣扇區(qū);以高分辨率布局邊緣圖為參考基準(zhǔn),并做高斯模糊,以擴(kuò)大邊界線的覆蓋范圍,生成一系列高質(zhì)量布局候選項(xiàng)。最后,根據(jù)布局候選項(xiàng)與即得高分辨率布局邊緣圖之間重疊率和全局匹配得到的相似度,采取最大化策略選取最優(yōu)的室內(nèi)場景布局。LSUN和Hedau標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析表明,相較于其他布局估計(jì)方法,本文方法能從整體視角理解室內(nèi)場景布局,較為準(zhǔn)確地預(yù)測房間的三維空間布局結(jié)構(gòu),劃分各個(gè)區(qū)域面,以提高空間布局估計(jì)精確度;本文布局估計(jì)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化性能較好,能用于預(yù)測各種復(fù)雜的室內(nèi)場景。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP183
【部分圖文】：

2.2 二維平面布局映射為 3D 空間結(jié)構(gòu)布局示意的看出一個(gè)房間的 3D 盒模型狀的空間結(jié)得到的消失點(diǎn)進(jìn)行采樣生成的二維平面布局依次對應(yīng)三維空間結(jié)構(gòu)布局中的 A，B，C，點(diǎn) VP1，直線 ad 和直線 bc 相較于遠(yuǎn)水平消。布局進(jìn)行參數(shù)化表示可以使計(jì)算機(jī)語言和技不同的區(qū)域可以用多邊形表示，每個(gè)多邊形墻、左墻。從房間布局的整體結(jié)構(gòu)考慮，根了 11 種不同類型的房間布局。如圖 2.3 所

圖 2.4 參數(shù)化室內(nèi)場景布局示意圖的交叉點(diǎn)給出了四個(gè)頂點(diǎn)ip 。由這四個(gè)頂點(diǎn)描述個(gè)墻壁。射線的交點(diǎn)從消失點(diǎn)v出發(fā)，通過交叉點(diǎn)1e ，2e ，3e ，4e �，F(xiàn)在可以描述另外四個(gè)由 ( ;i p 的兩個(gè)墻壁以及天花板和地面。當(dāng)交點(diǎn)ip 和ie 位于被完全剪除或者忽略。此外，文獻(xiàn)[7]還為這些多底部的多邊形區(qū)域是沒有任何歧義，因此總是被標(biāo)多邊形區(qū)域從左到右依次被標(biāo)記為左墻、前面墻們將依次被標(biāo)記為左墻、右墻。如果只有一個(gè)墻是

（a）線段圖 （b）方向圖圖 2.6 室內(nèi)場景圖像的線段集，方向圖容易理解，區(qū)域（1）像是水平面，因?yàn)榕赃叴嬖诜较虿煌木G線和藍(lán)線；區(qū)域，因?yàn)榕赃叺募t線和綠線。（b）為方向圖，根據(jù)不同區(qū)域的方向進(jìn)行著色。圖（OrientationMap，OM）是通過計(jì)算線段信息獲取的，表示了每個(gè)區(qū)域的置一個(gè)像素有兩個(gè)不同的線段支持取向，那么這兩條不同方向的線段就能夠明確的像素方向，即附近的像素與這兩條線段的方向均垂直，例如，在圖 2.6（b）可能在水平表面上，因?yàn)樗戏接幸粭l綠線，右邊有一條藍(lán)線，使像素（1）垂方向。此外，像素（2）似乎在一個(gè)垂直表面，因?yàn)樯厦娴木G線和下面的紅線在此外，雖然像素（2）下面還有一條藍(lán)色線，但它的支持被綠線阻擋在藍(lán)線和該此，一條線的支撐可以延伸至與其方向相同的線相交，即它所支撐的表面的法向一條線不能存在于實(shí)際垂直于它的平面上。除了邊界遮擋，通過這個(gè)邏輯推理確的方向圖。
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本文編號：2850525