基于DRF-MAP模型的单目图像深度估计的改进算法

• 作者: 孙韶媛 张蓓蕾 武江伟 谷小婧
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 深度图像 DRF-MAP 多尺度 深度特征
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 712-715
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8891.2009.12.008

摘要

图像深度信息获取是机器视觉领域的活跃研究课题之一.将图像深度估计问题归结为模式识别问题,以单目图像深度为模式类,在多尺度下从图像块中提取绝对和相对深度特征,并选择表征上下文关系的DRF(Discriminative Random Field)方法来表述某图像块的深度和其邻域深度之间的关系,从而构建起基于DRF-MAP(Maximum a posteriori)的单目图像深度估计模型.通过实验,得到了一类单目图像对应的深度图像,从而证明了单目图像深度估计模型对应的改进算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张蓓蕾	东北大学信息科学与技术学院	1	3	1.0	1.0
2	孙韶媛	东北大学信息科学与技术学院	1	3	1.0	1.0
3	武江伟	东北大学信息科学与技术学院	1	3	1.0	1.0
4	谷小婧	东北大学信息科学与技术学院	1	3	1.0	1.0