[发明专利]一种基于法向量和高斯权重约束的深度图像补全方法及系统有效
| 申请号： | 202110574430.4 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113269689B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 杨勐;任东冉;郑南宁 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/11;G06T7/136;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于法向量和高斯权重约束的深度图像补全方法及系统，输入深度图像对应的彩色图像，通过结构预测网络将深度图像划分为平滑区域和结构区域；对平滑区域使用法向量预测网络输出法向量特征并构建法向量约束项；对结构区域使用高斯核在对应彩色图像中提取高斯结构权重，构成高斯约束项；结合法向量约束项和高斯约束项构建全局优化目标方程并加入缺失深度图像，构建数据约束项作为全局优化目标方程的输入数据；迭代执行全局优化目标方程，直到低于设定的提升率或达到最大迭代次数，输出深度图像补全结果。本发明不仅能够对内容严重缺失的深度图像进行数据补全，并且能够保证补全结果中结构的准确度和深度值的平滑度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 向量 权重 约束 深度 图像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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