基于视差图像序列的深度估计算法研究

摘要：

现有的深度估计算法中,Kim算法不需要全局优化,可以保留精确的目标轮廓,同时仍然确保在少量细节的区域中平滑重建,得到的效果相对较好,但是其在深度扩散算法中时间复杂度太高,不适合广泛应用.针对这一问题,我们对其深度扩散算法进行改进.首先,根据边缘图像的深度范围覆盖整个场景的深度,将深度扩散的方式转变为在边缘深度范围内的快速搜索而非整个区域的全局搜索,明显降低了算法的时间复杂度.另外,根据极平面图像(EPI)的线性结构,将深度扩散沿着斜率的方向对多个视角进行综合考虑扩散,而非只是针对单个视角下的像素点进行,使非边缘平滑区域的扩散更加精准.经过仿真验证,本文的算法在一定程度上优于Kim算法,可以广泛使用.

关键词：多视角成像、极平面图像、深度估计算法、深度扩散算法、算法时间复杂度

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61171179

在线出版日期：2018-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：131-134