基于前景背景融合的单目图像深度图提取方法

摘要

本发明公开了一种基于前景背景融合的单目图像深度图提取方法，属于计算机视觉的三维图像重建领域。本发明方法包括以下步骤：步骤A、采用非参数化机器学的方法，提取原始单目图像的前景深度图；步骤B、对原始单目图像，采用线性透视方法估计具有整体分布趋势的背景深度图；步骤C、对原始单目图像的前景深度图、背景深度图进行全局融合，得到所述原始单目图像最终的深度图。相比现有技术，本发明不需要计算相机参数，计算复杂度低，简单易行。

主权项

一种基于前景背景融合的单目图像深度图提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、采用非参数化机器学习的方法，提取原始单目图像的前景深度图；步骤B、对原始单目图像，采用线性透视方法估计具有整体分布趋势的背景深度图；步骤C、按照以下公式对原始单目图像的前景深度图、背景深度图进行全局融合，得到所述原始单目图像最终的深度图：Dfuse=αDf+(1‑α)Db，式中，Dfuse表示融合后的深度图；Df为前景深度图；Db为背景深度图；α为范围在[0，1]的全局平衡系数，其具体取值采用以下方法预先确定：步骤1、选取一个测试样本数据库，其中每一个测试样本包括一幅单目图像及其相应的真实深度图；步骤2、对每一个测试样本中的单目图像，分别按照步骤A、步骤B中的方法获取其前景深度图、背景深度图；并通过求解以下数学模型，得到该训练样本的最优平衡系数α： min E ave ( α ) = 1 N Σ i = 1 N ( α D f ( i ) + ( 1 - α ) D b ( i ) - D t ( i ) ) , 其中，Df(i)、Db(i)、Dt(i)分别表示该测试样本中的单目图像第i个像素的前景深度值、背景深度值、真实深度值，Eave代表深度估计误差平均值，N为该训练样本中的单目图像像素个数；步骤3、根据所有测试样本中最优平衡系数的分布情况，选取出现频次最大的最优平衡系数作为全局平衡系数的取值。