基于内容理解的单幅静态街景图像深度估计

• 作者: 张茂军 徐玮 李乐 熊志辉
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 特征提取 景物分类 小孔成像模型 深度估计
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 174-180
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1218.2011.00174

摘要

提出一种通过分析理解单幅街景图像内的景物构图关系实现图像深度估计的方法.该方法首先对单幅街景图像分块并提取图像块自身的特征以及邻域联合特征,通过机器学习的方法根据图像块的特征识别图像中的各类景物,分析理解街景图像中景物的组成结构:然后,依据小扎成像模型推导出景物的图像坐标和真实深度之间的关系,从而计算出图像内地面区域的深度信息:并根据景物与地面之间的相对位置关系和景物自身的特征变化估计图像内其它景物的深度信息,最终得到整幅街景图像的深度估计结果.实验表明,该方法得到的街景图像深度估计结果能准确反映图像内各个景物在真实世界中的深度分布,在效果上要优于其它的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊志辉	国防科学技术大学信息系统与管理学院	39	494	11.0	21.0
2	徐玮	国防科学技术大学信息系统与管理学院	16	113	6.0	9.0
3	张茂军	国防科学技术大学信息系统与管理学院	73	486	13.0	18.0
4	李乐	国防科学技术大学信息系统与管理学院	7	52	4.0	7.0