[发明专利]基于图分割和多线索融合的单幅图深度估计方法及其系统

权利要求书

1.一种基于图分割和多线索融合的单幅图深度估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

基元匹配步骤，给定输入图像和基元模板，同时进行形状和纹理匹配、遮挡估计和图分割，实现一对多的基元匹配和检测，从而在输入图像中找到与模板相匹配的所有基元，包括被遮挡的不完整显现的基元，并由形状匹配得到基元三维姿态的估计；

深度线索提取步骤，提取每一所述基元深度线索参数，所述深度线索参数包括基元的大小、遮挡关系以及经计算获取的图像中每个基元的模糊程度；

深度估计步骤，依据所述深度线索参数，对各个基元的深度值进行估计，并将图像中除去基元之外的区域作为背景；

深度优化步骤，根据所述基元的三维姿态建立模型，拟合各个基元内部的深度值，获取深度图。

2.根据权利要求1所述的单幅图深度估计方法，其特征在于，在所述基元匹配步骤中，在所述输入图像中找到与所述模板相匹配的所有基元包括如下步骤：

图模型建立步骤，对所述输入图像建立图模型，所述图模型的顶点对应于所述输入图像中所提取的各个特征点，所述图模型的各条边表示特征点之间的邻接关系；

分割步骤，基于所述图模型，同时进行形状及纹理匹配、遮挡估计和图分割，在所述图模型上划分出与所述给定模板对应的各个基元，每个所述基元由多个顶点和边组成。 

3.根据权利要求2所述的单幅图深度估计方法，其特征在于，在所述深度线索提取步骤中，获取图像中每个基元的模糊程度包括如下步骤：

小波变换步骤，对所述输入图像二维方向上进行小波变换，所述二维方向为小波模极大值的分布方向及梯度方向；

基元边缘点模糊度估计步骤，在所述梯度方向上进行正则性分析，基于所述正则性分析，估计所述基元边缘点的模糊度；

基元内点模糊度估计步骤，依据基元边缘点的模糊度，确定与其最接近的基元内点的模糊度；

基元模糊度计算步骤，计算基元区域内，所有点模糊度的平均值，所述平均值作为所述基元的模糊度。

4.根据权利要求3所述的单幅图深度估计方法，其特征在于，在所述深度估计步骤中，使用置信传播算法，依据提取的所述深度线索参数，估计每个基元的深度值。

5.根据权利要求4所述的单幅图深度估计方法，其特征在于，在深度优化步骤中，采用平面或曲面拟合算法，拟合各个基元内部的深度值，获取深度图。

6.一种基于图分割和多线索融合的单幅图深度估计系统，其特征在于，包括：

基元匹配模块，用于给定输入图像和基元模板，同时进行形状和纹理匹配、遮挡估计以及图分割，在输入图像中找到与模板相匹配的所有基元，包括被遮挡的不完整显现的基元，并由形状匹配得到基元三维姿态的估计； 

深度线索提取模块，用于提取每一所述基元深度线索参数，所述深度线索参数包括基元的大小、遮挡关系以及经计算获取的图像中每个基元的模糊程度；

深度估计模块，用于依据所述深度线索参数，对各个基元的深度值进行估计，并将图像中除去基元之外的区域作为背景；

深度优化模块，用于根据所述基元的三维姿态建立模型，拟合各个基元内部的深度值，获取深度图。

7.根据权利要求6所述的单幅图深度估计系统，其特征在于，所述基元匹配模块还包括：

图模型建立子模块，用于对所述输入图像建立图模型，所述图模型的顶点对应于所述输入图像中所提取的各个特征点，所述图模型的各条边表示特征点之间的邻接关系；

分割子模块，基于所述图模型，同时进行形状匹配和纹理匹配、遮挡估计和图分割，在所述图模型上划分出与所述给定模板对应的各个基元，得到的每个基元由多个顶点和边组成。