[发明专利]一种基于生成对抗网络的图像深度估计方法有效
| 申请号： | 201810806067.2 | 申请日： | 2018-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN109166144B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 俞智斌;张少永;郑海永;郑冰 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50 |
| 代理公司： | 重庆敏创专利代理事务所(普通合伙) 50253 | 代理人： | 陈千 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于生成对抗网络的图像深度估计方法，采集场景RGB‑D图像，构建场景RGB‑D图像数据集，其中，所述RGB‑D图像数据集中的彩色图像作为单目场景图像；构建基于生成对抗网络的模型，将所述单目场景图像输入到所述网络模型中，通过训练和迭代反馈，将所述单目场景图像转换为最终合成的深度图图像。本发明提供的深度估计方法将单目场景图像转换含有距离信息的深度图图像，进而对场景三维重建的研究提供基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 图像 深度 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络的图像深度估计方法，其特征在于，包括如下步骤：采集场景RGB‑D图像，构建场景RGB‑D图像数据集，其中，所述RGB‑D图像数据集中的彩色图像作为单目场景图像；构建基于生成对抗网络的单目场景图像深度估计模型，将所述单目场景图像输入到所述网络模型中，通过训练和迭代反馈，将所述单目场景图像转换为最终合成的深度图图像。
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