检索结果-南通市图书馆

电子与信息学报 2022年第11期44卷 3951-3959页

作者：杨宇翔曹旗高明煜董哲康杭州电子科技大学电子信息学院杭州310018 浙江省装备电子研究重点实验室杭州310018

道路场景深度图像对于道路目标检测、智能驾驶汽车、场景3维重建等研究和应用都是至关重要的,但是由于硬件条件的限制,激光雷达获取的场景深度图像非常稀疏,道路场景深度补全旨在利用稠密的场景彩色图像指导稀疏雷达深度图像的补全重建... 详细信息

道路场景深度图像对于道路目标检测、智能驾驶汽车、场景3维重建等研究和应用都是至关重要的,但是由于硬件条件的限制,激光雷达获取的场景深度图像非常稀疏,道路场景深度补全旨在利用稠密的场景彩色图像指导稀疏雷达深度图像的补全重建,是目前的研究热点。该文设计了一种新型的多阶段多尺度引导的轻量化编解码网络来实现道路深度图像的高质量补全。该文网络由“彩色引导”和“精细化补全”两个阶段构成。在两个阶段的编码端,提出带有通道随机混合的轻量化多尺度卷积模块,更好地提取图像特征的同时控制网络的参数量。在两个阶段的解码端,采用通道感知机制来实现对重要特征的聚焦。同时将“彩色引导”阶段解码端的多尺度特征融合到“精细化补全”阶段的编码端中,实现多阶段多尺度的特征引导。在训练过程中,该文设计了多损失函数策略来完成由粗到细的深度图像补全。实验表明所提算法能实现高质量的深度图像补全并且具有轻量化的网络结构。

关键词：道路场景深度图像补全彩色图像引导感知机制

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基于深度学习的稠密深度图补全算法研究

基于深度学习的稠密深度图补全算法研究

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作者：陈安然北京交通大学

学位级别：硕士

深度图反映了场景中目标物体到相机之间的距离,能够提供场景中第三维度的信息,在自动驾驶、三维重建、目标识别和图像分割等领域得到了广泛的应用。然而,由于深度采集设备性能的限制、遮挡效应以及物体自身属性等原因,采集到的深度图通... 详细信息

深度图反映了场景中目标物体到相机之间的距离,能够提供场景中第三维度的信息,在自动驾驶、三维重建、目标识别和图像分割等领域得到了广泛的应用。然而,由于深度采集设备性能的限制、遮挡效应以及物体自身属性等原因,采集到的深度图通常会出现深度值缺失,降低了深度图的质量,限制了其在各种视觉任务中的应用。然而随着日常生活和相关视觉任务对高质量稠密深度图的需求日益凸显,对稠密深度图补全算法的研究变得至关重要。因此,本文基于深度学习提出以下三种针对稠密深度图的补全算法:(1)针对以往算法对深度图中的不规则大孔洞难以准确填充的问题,本文提出了一种基于双向注意力机制的深度图补全算法。该算法采用彩色图像和孔洞掩码图像联合引导,使用双向注意力机制根据孔洞形状和填充复杂度自适应地在编码器端和解码器端分别对孔洞掩码进行更新,使缺失区域由外到内逐步填充,有效的补全了深度图中不规则的大孔洞区域。该算法在基准稠密深度图补全数据集NYU V2和RGB-D-D上均取得了良好的性能。(2)针对以往算法填充效率低、深度图补全结果存在边界模糊的问题,本文提出了一种轻量化的彩色图像和边缘联合引导的深度图补全算法。该算法引入彩色图像的边缘信息指导深度图边缘的恢复,并设计了一种有效的彩色图像特征、边缘特征和深度特征融合模块,在提高深度值补全准确度的同时,保持清晰的深度图边缘。在两个公共基准数据集上的实验结果表明,该算法在稠密深度图补全任务上获得了较大的质量提升。模型的大小仅为7.36 M,测试效率可达58 fps,能够实时高效的对深度图进行补全。(3)针对以往算法忽略了彩色图像和深度图的模态间差异以及彩色图像中存在干扰信息,导致补全后的深度图出现纹理复制和伪影的问题,本文提出了一种基于知识蒸馏的深度估计辅助深度图补全算法。为了缩小彩色图像和深度图模态间的差异,本文联合深度估计任务,通过设计知识蒸馏架构,使用深度图重建网络指导深度估计网络,约束彩色图像特征转化为深度特征,弱化了彩色图像中的冗余信息。此外,本文还设计了孔洞一致性损失,重点关注孔洞区域的补全。在两个公共基准数据集上的实验结果表明,该算法在RMSE指标上分别达到了0.152 m和0.093 m,在客观评价指标和主观视觉方面均取得了良好的补全结果。

关键词：稠密深度图补全彩色图像引导掩码图像引导边缘引导知识蒸馏

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一种改进的各向异性扩散深度图像增强算法

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计算机工程与科学 2016年第9期38卷 1823-1829页

作者：郑传远李良福肖樟树陆铖陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119

深度图像受其测距原理所限,存在边缘不匹配、无效像素、噪声等问题,提出一种基于改进的各向异性扩散算法的深度图像增强方法。首先,校正深度图像和彩色图像的位置关系,并根据时间连续性选择多帧图像,进行多帧均值滤波预处理;其次,通过... 详细信息

深度图像受其测距原理所限,存在边缘不匹配、无效像素、噪声等问题,提出一种基于改进的各向异性扩散算法的深度图像增强方法。首先,校正深度图像和彩色图像的位置关系,并根据时间连续性选择多帧图像,进行多帧均值滤波预处理;其次,通过在彩色图像中引入权重的思想,构建具有4-邻域形式的深度图像模型,利用彩色图像引导的深度图像进行各向异性扩散,填补孔洞;最后,使用改进的自适应中值滤波平滑图像噪声。实验结果表明,该方法能够有效修复原始深度图像中存在的由无效像素组成的黑色孔洞,在抑制噪声的同时,仍能保持深度图像中物体边缘的细节信息。

关键词：彩色图像引导各向异性扩散孔洞填充深度图像去噪

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一种基于改进MRF的深度图超分辨率重建

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微处理机 2017年第4期38卷 60-63,71页

作者：陈金奇李榕华南师范大学物理与电信工程学院广州510006

随着计算机视觉技术的发展,快速直接获取深度信息越来越受到大家的重视,然而直接获取的深度图像因受到其成像原理以及硬件设备所限,存在分辨率低、边缘噪声大等缺点,而无法达到实际应用要求。为此提出一种基于改进马尔科夫随机场的深度... 详细信息

随着计算机视觉技术的发展,快速直接获取深度信息越来越受到大家的重视,然而直接获取的深度图像因受到其成像原理以及硬件设备所限,存在分辨率低、边缘噪声大等缺点,而无法达到实际应用要求。为此提出一种基于改进马尔科夫随机场的深度图超分辨率重建方法,具体就是引进同场景高分辨率彩色图,充分挖掘彩色图和深度图的内在关系,构建局部自相关性特征结构,从而重新构建马尔科夫随机场的深度数据约束项和深度平滑项,从而将重建问题转化为求最优解问题。实验表明该方法较其他方法在面对图像边缘过度平滑以及边缘像素稀疏等问题时有更好的抑制作用,在峰值信噪比和均方根误差两项评价指标上均取得较好结果,能得到高质量致密深度图,有很好的视觉效果。

关键词：深度图超分辨率 TOF相机彩色图像引导局部自相关性马尔科夫随机场

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