單目圖像場景深度結構研究一直是當前計算機視覺任務中重要的組成部分,該任務關注于如何從單目圖像中獲取與之相對應的場景深度結構。在Marr奠定的計算機視覺理論中,一直將其作為人類視覺的重要任務。場景深度結構一般指的是同一場景中的不同物體在同一個觀測設備下形成的三維空間中的拓撲結構關系,在單目圖像中這種關系會反映為二維平面關系,如何從單目圖像中獲取對應目標的前后排序關系是場景深度拓撲結構最終所要解決的問題。在當前單目圖像深度場景深度排序任務中依然存在著幾大挑戰(zhàn):(1)物體分布雜亂的復雜場景中獲取深度線索存在困難,雜亂無章的物體以及目標的懸浮情況直接影響了消失點的檢測,導致深度線索缺失;(2)遮擋作為恢復目標區(qū)域深度關系的重要線索而存在,但是在某些復雜場景中,經常出現(xiàn)部分物體之間無直接遮擋關系的情況,甚至有些遮擋關系與現(xiàn)實場景中的實際情況出現(xiàn)沖突。針對這些問題本文開展了以下工作:(1)本課題整理了目前深度特征獲取和分析的研究現(xiàn)狀,從場景深度估計的關鍵步驟、公開數(shù)據(jù)集和評價標準等方面進行了充分地闡述。課題交代場景深度信息所采用的表征方法,并從非深度網絡,深度網絡和圖模型三個方面交代了現(xiàn)有方法的基...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 場景深度信息的基本處理流程
        1.2.2 場景深度信息的獲取
        1.2.3 場景深度信息的處理
        1.2.4 場景深度信息評價與數(shù)據(jù)集
    1.3 論文研究內容和章節(jié)安排
        1.3.1 論文主要研究內容
        1.3.2 章節(jié)安排
    1.4 本章小結
第二章 場景深度信息基本理論
    2.1 場景深度信息的表征
        2.1.1 像素級相對深度表示
        2.1.2 區(qū)域級絕對深度表示
    2.2 非深度網絡下深度特征獲取
        2.2.1 遮擋
        2.2.2 紋理
        2.2.3 消失點
    2.3 深度網絡下深度估計
        2.3.1 全卷積網絡
        2.3.2 U型網絡
        2.3.3 殘差網絡
        2.3.4 多任務融合網絡模型
    2.4 圖模型基礎理論
    2.5 本章小結
第三章 基于空洞卷積的U型網絡下的單目場景深度估計
    3.1 引言
    3.2 基于多尺度空洞卷積的深度估計網絡
        3.2.1 普通卷積和空洞卷積
        3.2.2 網絡的基本架構
    3.3 網絡訓練和預測
        3.3.1 深度回歸損失函數(shù)
        3.3.2 深度估計預測
    3.4 場景深度估計的實驗結果與分析
        3.4.1 實驗設置
        3.4.2 實驗結果分析
    3.5 本章小結
第四章 結合場景深度估計的場景拓撲結構研究
    4.1 引言
    4.2 基于場景深度估計的全局深度線索
    4.3 局部深度線索
    4.4 結合深度線索獲取深度排序
        4.4.1 圖模型構建
        4.4.2 基于EM算法的參數(shù)學習
        4.4.3 圖模型推理
    4.5 實驗結果與分析
        4.5.1 實驗設置
        4.5.2 實驗結果分析
    4.6 本章小結
第五章 總結和展望
    5.1 全文總結
    5.2 工作展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況



本文編號：3777350