[发明专利]基于平面先验的深度图生成方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种基于平面先验的深度图生成方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，用于提升图像深度估计的准确性，该方法包括：获取基于不同视角拍摄的目标场景的多个场景图像，并对多个场景图像中的参考视角图像进行平面检测，获得参考视角图像中的平面信息；其中，平面信息用于指示属于同一平面的像素点；基于多个场景图像之间的像素特征关联度，从参考视角图像包括的各个像素点中，确定出像素特征关联度满足设定关联条件的参考像素点集合；基于平面信息以及参考像素点集合，获得参考视角图像的平面先验条件；以平面先验条件为约束，基于多个场景图像之间的像素特征关联度，获得参考视角图像的深度图。

技术领域

本申请涉及人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术领域，尤其涉及图像处理技术领域，提供一种基于平面先验的深度图生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

深度估计(Depth Estimation)，是利用单张图像或者多张不同视角下的图像，来估计图像中每个像素相对拍摄源的距离的过程，深度估计是3维(3D)场景重建任务的关键步骤，在计算机视觉领域中属于非常重要的一部分，在虚拟现实(Virtual Reality，VR)或者增强现实(Augmented Reality，AR)等场景中有着非常重要的应用。

多视图立体匹配(Patch match Multi-View Stereo，Patch match MVS)技术是一种从已知相机内外参数的多个视角的彩色影像中，利用立体匹配算法恢复立体结构的三维视觉技术，对于深度估计而言已经能够获得较为不错的效果。

但是，在弱纹理区域，由于该区域内像素点区别较小，导致在这些区域像素不能很可靠的被区分，使得无法准确的估计出深度值，因此相关技术在弱纹理区域的深度估计效果较差。

发明内容

本申请实施例提供一种基于平面先验的深度图生成方法、装置、设备及存储介质，用于提升图像深度估计的准确性。

一方面，提供一种基于平面先验的深度图生成方法，所述方法包括：

获取基于不同视角拍摄的目标场景的多个场景图像，并对所述多个场景图像中的参考视角图像进行平面检测，获得所述参考视角图像中的平面信息；其中，所述平面信息用于指示所述属于同一平面的像素点：

基于所述多个场景图像之间的像素特征关联度，从所述参考视角图像包括的各个像素点中，确定出像素特征关联度满足设定关联条件的参考像素点集合；

基于所述平面信息以及所述参考像素点集合，获得所述参考视角图像的平面先验条件；

以所述平面先验条件为约束，基于所述多个场景图像之间的像素特征关联度，获得所述参考视角图像的深度图。

一方面，一种基于上述方法的三维建模方法，所述方法包括：

获取基于不同视角拍摄的目标场景的多个场景图像，并采用上述方法，获得所述多个场景图像各自对应的深度图；

基于获得的各个深度图，获得所述目标场景对应的三维立体图。

一方面，一种基于上述方法的自动驾驶方法，所述方法包括：

获取基于不同视角拍摄的目标场景的多个场景图像，并采用上述方法，获得所述多个场景图像各自对应的深度图；

基于获得的各个深度图，确定目标车辆周围的障碍物距离，并基于获得的各个障碍物距离执行自动驾驶。

一方面，提供一种基于平面先验的深度图生成装置，所述装置包括：

平面检测单元，用于获取基于不同视角拍摄的目标场景的多个场景图像，并对所述多个场景图像中的参考视角图像进行平面检测，获得所述参考视角图像中的平面信息；其中，所述平面信息用于指示所述属于同一平面的像素点；