三维视频中深度信息估计算法
深度估计技术
深度估计技术1. 引言深度估计技术是指通过计算机视觉和深度学习算法来估计场景中物体的距离或深度信息。
这项技术在自动驾驶、增强现实、机器人导航等领域有着广泛的应用。
随着深度学习的发展，深度估计技术取得了显著的进展，能够从单个或多个图像中准确地推断出场景的三维形状和距离。
本文将介绍深度估计技术的基本原理、常见方法和应用领域，并对其未来发展进行展望。
2. 基本原理深度估计技术主要基于单目或多目视觉系统获取的图像数据进行分析和推断。
其基本原理是通过学习从输入图像到输出深度图像之间的映射关系，从而实现对场景中物体距离或深度信息的预测。
在传统方法中，通常使用手工设计的特征提取器来提取图像中不同对象之间的几何关系和纹理特征。
然后，使用回归模型或分类模型来预测物体的距离或深度。
这些方法在一定程度上可以获得良好的效果，但对于复杂场景和多物体情况下的深度估计仍存在一定的挑战。
而深度学习方法则通过构建深层神经网络模型来自动学习特征表示和映射函数，从而实现对图像中物体距离或深度的预测。
这种端到端的学习方式使得模型能够从大规模数据中学习到更强大的特征表示能力，并且可以逐层地提取和组合图像中的信息。
3. 常见方法3.1 单目深度估计单目深度估计是指通过单个摄像头获取的图像进行深度估计。
在这种情况下，由于缺少立体视差信息，需要借助其他线索来推断图像中物体的距离。
3.1.1 基于神经网络的方法基于神经网络的单目深度估计方法近年来取得了很大进展。
主要思路是设计一个卷积神经网络（CNN）模型，通过训练将输入图像映射到对应的深度图像上。
•Monocular Depth Estimation Network (MiDaS): 这是一种基于深度学习的单目深度估计模型，可以从单个图像中准确地预测场景的深度信息。
它使用了自监督学习的方法，通过利用图像序列中的几何约束来提供训练信号。
•DepthNet: 这是另一种基于神经网络的单目深度估计模型，采用了编码-解码结构，并通过多尺度特征融合来提高深度估计的准确性。
《2024年基于OPENCV的计算机视觉技术研究》范文
《基于OPENCV的计算机视觉技术研究》篇一一、引言计算机视觉技术已成为人工智能领域的重要组成部分，它通过模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的识别、分析和理解。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
而OPENCV作为一种开源的计算机视觉库，为计算机视觉技术的发展提供了强大的支持。
本文将基于OPENCV的计算机视觉技术进行研究，探讨其应用和未来发展。
二、OPENCV概述OPENCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。
它提供了丰富的API接口，方便用户进行二次开发和集成。
OPENCV支持多种操作系统和编程语言，广泛应用于图像处理、目标检测、人脸识别、三维重建等领域。
三、基于OPENCV的计算机视觉技术研究1. 图像处理图像处理是计算机视觉技术的基础，主要包括图像滤波、增强、分割、去噪等操作。
OPENCV提供了大量的图像处理算法，如高斯滤波、中值滤波、边缘检测等。
这些算法可以有效地提高图像的质量和清晰度，为后续的图像分析和识别提供支持。
2. 目标检测目标检测是计算机视觉技术的重要应用之一，主要针对图像中的特定目标进行识别和定位。
OPENCV中包含了多种目标检测算法，如HOG+SVM、Haar特征+Adaboost等。
这些算法可以有效地实现人脸、车辆、行人等目标的检测和跟踪。
3. 人脸识别人脸识别是计算机视觉技术在生物识别领域的重要应用之一。
OPENCV中的人脸识别算法包括特征提取和匹配两个步骤。
首先，通过提取人脸的特征信息（如特征点、面部形状等），然后利用算法对不同人脸的特征进行匹配和比对，从而实现人脸识别。
4. 三维重建三维重建是计算机视觉技术中的一项重要技术，可以通过对多个角度的图像进行采集和处理，实现三维场景的重建。
OPENCV中的三维重建算法包括立体匹配、深度估计等。
单目摄像机场景深度估计及数字识别算法研究
单目摄像机场景深度估计及数字识别算法研究摘要：场景深度估计是计算机视觉领域中一个关键的问题，它可以被广泛地应用于许多应用领域，如自动驾驶、虚拟现实、增强现实等。
本文针对单目摄像机的场景深度估计问题进行了研究，主要探讨了数字识别算法对场景深度估计的影响，并提出了一种基于深度学习的场景深度估计算法。
实验结果表明，本文提出的算法能够有效地估计场景深度，并且在数字识别任务中具有良好的性能。
关键词：单目摄像机；场景深度估计；数字识别；深度学习一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，场景深度估计成为了一个重要的研究方向。
场景深度估计可以被广泛地应用于许多应用领域，例如自动驾驶、虚拟现实、增强现实等。
场景深度估计的任务是从单幅图像中推测出场景中各个物体的深度信息，因此，它是计算机视觉领域中的一个关键问题。
单目摄像机是一种常见的图像获取设备，由于其体积小、安装方便等优点，广泛应用于各种领域。
然而，由于单目摄像机只能提供一个视角，因此它的场景深度信息是不完整的。
如何从单幅图像中准确地估计场景深度成为了一个重要的研究问题。
数字识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，它是许多应用领域的基础。
数字识别的任务是从图像中自动识别出数字，因此，它和场景深度估计有很大的不同。
然而，数字识别算法也可以被用于场景深度估计中，因为数字识别算法可以有效地识别出图像中的物体。
本文将探讨数字识别算法对场景深度估计的影响，并提出一种基于深度学习的场景深度估计算法，该算法利用数字识别算法对图像中物体的识别结果，进一步提高了场景深度估计的精度。
二、算法研究现状场景深度估计是计算机视觉领域中的一个重要问题，吸引了许多学者的研究。
早期的研究工作主要集中在利用立体图像进行深度估计，其中一些方法使用了两个或多个摄像机拍摄同一场景，然后通过计算两个图像之间的视差来估计深度。
这种方法需要使用多个摄像机进行图像采集，并且需要对图像进行复杂的配准和校正，因此存在许多限制。
光流估计算法研究与应用
光流估计算法研究与应用光流估计是计算机视觉中一个重要的问题，其目标是通过计算图像上像素点在连续帧之间的运动信息来获取物体的运动轨迹。
光流估计在很多应用中都有广泛的应用，如运动检测、物体跟踪、三维重建等等。
光流估计的算法有很多种，下面将介绍其中比较经典的两种算法：Lucas-Kanade算法和Horn-Schunck算法。
Lucas-Kanade算法是一种基于局部区域的光流估计方法，它的基本假设是相邻像素点具有相似的灰度值。
该算法通过在图像上选择一个小的区域作为窗口来对光流进行估计，在该窗口中，根据光流方程可以得到一个方程组，通过最小化这个方程组的误差来得到光流的估计值。
Lucas-Kanade算法的优点是计算简单快速，适合对图像中小的运动进行估计，但不适合对大的物体运动进行估计。
Horn-Schunck算法是一种全局光流估计方法，它的基本思想是利用稠密光流估计的约束条件来对一个区域内的光流进行估计。
该算法首先假设整个图像区域内的光流是连续的，并定义了一个光流一致性约束，通过最小化光流场和前后帧图像的亮度差之间的误差来得到光流的估计值。
Horn-Schunck算法的优点是可以对图像中的运动进行全局一致的估计，但由于其全局性，算法计算复杂度较高，适合对小的物体或相对静止的场景进行估计。
光流估计算法的应用范围非常广泛。
在运动检测中，光流估计可以用于检测图像中物体的运动轨迹，从而实现移动目标的识别和跟踪。
在物体跟踪中，光流估计可以用于提取物体的运动信息，从而进行物体的跟踪和定位。
在三维重建中，光流估计可以用于计算相邻图像之间的视差，进而得到物体的深度信息，从而实现对物体的三维重建。
总结而言，光流估计算法在计算机视觉领域有着广泛的应用。
无论是对小的运动估计还是全局一致的估计，光流估计都可以通过不同的算法来实现。
光流估计的应用领域也非常多样，包括运动检测、物体跟踪、三维重建等。
随着计算机视觉技术的不断发展，光流估计算法的研究和应用还有着很大的潜力和挑战。
3D视觉中的立体匹配算法研究与改进
3D视觉中的立体匹配算法研究与改进在3D视觉领域中，立体匹配算法是一项重要的技术，用于处理立体图像的深度信息。
立体匹配算法旨在通过对图像中的对应点进行匹配，确定它们之间的距离，从而重构场景的三维结构。
本文将对3D视觉中的立体匹配算法进行研究与改进。
一、立体匹配算法的基本原理立体匹配算法的基本原理是通过比较左右两幅立体图像的像素信息，找到它们之间的对应点，并计算出距离或深度信息。
常用的立体匹配算法包括视差法、基于特征的立体匹配、图割算法等。
视差法是最传统的立体匹配算法之一。
它通过比较左右图像中像素的灰度值差异来确定对应点的视差值，再通过一定的几何关系计算出深度信息。
视差法简单易实现，但对于纹理丰富、边缘模糊等情况下的图像匹配效果不佳。
基于特征的立体匹配算法利用图像中的特征点（如角点、边缘等）进行匹配，以获得更准确的结果。
该算法通常包括特征提取、特征匹配和深度计算等步骤。
特征点的选择和匹配精度对立体匹配结果的准确性有着重要影响。
图割算法是一种基于图论的立体匹配算法，它将立体匹配问题转化为图割问题。
通过构建能量函数，利用图割算法来计算最小代价的匹配结果。
图割算法具有较高的准确性和鲁棒性，但计算复杂度较高，不适用于实时系统。
二、立体匹配算法的常见问题在实际应用中，立体匹配算法仍然存在一些问题，限制了其性能和应用范围。
主要问题包括视差失真、运动物体处理、低纹理区域匹配等。
视差失真是指由于视角变化或透视变换等原因导致匹配误差增大。
特别是在远处或大角度情况下，视差估计会出现积累误差，使得深度信息不准确。
解决视差失真问题的方法包括视角校正、立体图像重建等。
运动物体处理是指当场景中存在运动物体时，立体匹配算法难以准确地匹配对应点。
运动物体造成图像中的对应点轻微偏移，导致匹配错误。
针对这个问题，可以采用背景建模、光流估计等方法来提高立体匹配的稳定性。
低纹理区域匹配是立体匹配中的一个挑战性问题。
在低纹理区域，图像中的对应点很少或没有，难以准确匹配。
计算机视觉中基础矩阵估计
计算机视觉中基础矩阵估计
基础矩阵估计在计算机视觉中是一个重要的概念，特别是在立体视觉和摄像机姿态估计中。
基础矩阵描述了同一场景在不同视角下的投影关系，是连接两个视图之间的桥梁。
基础矩阵估计的常见方法有八点算法和七点算法。
八点算法需要至少八个对应点来估计基础矩阵，这些点应该是空间中不共线的点，并且至少在两个视图中都能观察到。
通过对应点的坐标和基础矩阵，可以求解出基础矩阵。
七点算法是在八点算法的基础上进行改进，只需要七个非共线的对应点即可估计基础矩阵，但需要满足一定的条件，如对应点之间的距离不能太近等。
除了以上两种算法，还有基于RANSAC的算法、最小二乘法等也可以用于基础矩阵的估计。
在实际应用中，需要根据具体的问题和数据选择合适的方法。
同时，为了提高估计精度，还可以采用多视图的融合方法，将多个视图的信息融合在一起，从而得到更准确的基础矩阵。
在估计基础矩阵之后，可以进行立体匹配、三维重建等操作。
例如，通过立体匹配算法，可以从两个视图中提取出对应的像素点，然后根据基础矩阵和像素点的深度信息，可以恢复出场景的三维结构。
总之，基础矩阵估计是计算机视觉中的重要技术之一，在立体视觉、姿态估计、三维重建等领域都有广泛的应用。
随着计算机视觉技术的不断发展，基础矩阵估计技术也在不断改进和完善。
立体视觉中的视差计算技术研究
立体视觉中的视差计算技术研究立体视觉是指通过双眼观察同一物体，由此获得深度感知，并据此进行距离估计和三维重建的技术。
利用立体视觉技术，可以获取大量的深度图像信息，但是这些信息需要进行视差计算才能用于三维重建。
视差计算是基本的立体视觉问题之一，也是立体视觉技术中应用最广泛、研究最深入的问题之一。
本文将介绍视差计算技术的研究进展和应用情况。
一、视差计算的原理视差计算基于视差的定义，即左右眼所看的同一物体的景深差异或者说视点差异。
当左右眼的视点不同时，两个眼睛所看到的同一物体的图像也是不同的，这两个图像之间所对应的像素点之间的像素强度差异，即像素间的视差，可以表示出两点之间的距离。
因此，视差计算就是通过在左右眼所看到的图像之间找到一一对应的像素点，来计算像素之间的视差值，并进而计算物体中心距离的一种算法。
二、传统视差计算算法传统的视差计算算法主要有基于匹配窗口和基于基线的方法，其中最常用的乃是基于匹配窗口的视差计算方法。
1、基于匹配窗口的视差计算方法基于匹配窗口的视差计算方法是一种基于区域的视差算法，他是将左右两个图像的像素点进行分块，然后将同一块区域的像素点作为一个整体，通过在两个图像中搜索相同的窗口块，来获得两个图像中像素点之间的对应关系。
这种方法的优点是简单易懂，并且对噪声和纹理变化影响较小。
缺点是计算量较大，不适用于实时处理。
2、基于基线的视差计算方法基于基线的视差计算方法是一种基于像素级别的视差算法，它是通过在左右两个图像中搜索相同的像素点或匹配点，来获取像素之间的对应关系，然后基于基线距离来计算像素的视差。
这种方法的优点是计算速度非常快，不受图像缩放和旋转的影响。
但是，它很难处理噪声和变形的图像，并且对于具有低纹理区域也不适用。
三、新型视差计算算法近年来，随着计算机硬件的发展以及深度学习和神经网络的发展，新型视差计算算法也应运而生。
这些算法可以有效地解决传统算法的瓶颈，并且得到了广泛的应用和推广。
多视处理的原理-概述说明以及解释
多视处理的原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以从多视处理的定义和背景入手，简要介绍多视处理的概念和原理。
以下是一种可能的写作方式：多视处理是一种利用多个视角或传感器获取的相关视觉信息进行处理和分析的技术。
通过借助多视角的信息，我们能够更全面、准确地理解和解释场景中的对象、行为和结构。
在多视处理中，多个视角或传感器可以是来自不同的摄像机、扫描仪、雷达等设备，它们采集到的视觉数据可以在时域和空域上具有差异，并提供了丰富的信息和观察角度。
这些多视角信息可以被整合和融合，从而获取对目标或场景的更全面、更准确的描述。
多视处理的原理基于以下几个关键点：首先，通过多个视角或传感器获取的信息可以提供多样性的空间观察，从而增加了对场景或目标的精确度。
其次，通过对多个视角或传感器的信息进行配准和校正，我们可以获取对场景或目标的一致性描述。
最后，通过整合多个视角或传感器的信息，我们可以得到更全面、更准确的目标或场景模型。
多视处理在计算机视觉、图像处理、机器人技术等领域有着广泛的应用。
例如，在立体视觉中，通过多视角图像的配准和匹配，我们可以重建出场景的三维模型，用于目标识别、位姿估计等任务。
在物体跟踪和行为分析中，利用多个视角的信息可以提供更丰富的上下文和观察角度，从而增强对目标行为和交互的理解。
总而言之，多视处理是一种利用多个视角或传感器获取的相关视觉信息进行处理和分析的技术。
通过整合和融合多视角信息，我们可以提高对目标或场景的理解和描述的准确度和全面度。
在接下来的章节中，我们将分析多视处理在不同应用领域的具体应用和挑战。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下所示：文章结构本篇长文将按照以下结构进行叙述和讨论多视处理的原理。
首先，引言部分将对本文进行概述，说明文章的目的和结构。
接着，正文部分将详细介绍多视处理的概念和原理，以及其在各个应用领域中的重要性和应用案例。
最后，结论部分将对多视处理的原理进行总结，并展望其未来的发展方向。
双目相机 根据深度信息计算三维坐标的方法
双目相机根据深度信息计算三维坐标的方法The use of stereo cameras for calculating three-dimensional coordinates based on depth information is a fascinating and challenging task. This technology leverages the disparities between the images captured by the two cameras to estimate the depth of objects in the scene. By aligning and comparing these disparities, the camera system can reconstruct the three-dimensional structure of the environment.双目相机技术的发展为深度信息计算提供了更为准确和可靠的解决方案。
通过利用两个摄像头捕获的图像之间的差异，系统可以计算出物体在场景中的深度。
这种方法结合了视差计算和几何原理，进而实现对物体的三维坐标进行精确测量。
One of the key challenges in utilizing stereo cameras for 3D coordinate calculation is the accurate calibration of the camera system. Ensuring that the two cameras are properly calibrated in terms of their intrinsic and extrinsic parameters is crucial for obtaining precise depth information. Any misalignment or mismatchin the calibration process can introduce errors in the depth calculations and affect the accuracy of the 3D coordinates.在利用双目相机进行三维坐标计算的过程中，正确的相机系统校准显得至关重要。
抗遮挡的单目深度估计算法
2021572近年来，随着深度学习技术的迅速发展，产生了越来越多的智能化技术。
例如与深度估计有着密切联系的图像编辑、VR（Virtual Reality）、AR（Augmented Reality）、3D场景解析和自动驾驶技术等。
在深度学习技术问世之前，利用普通相机只能捕获场景的二维平面信息，无法获取到场景中的深度值。
虽然通过使用多个摄像头以及激光和雷达设备，能够获取到深度信息，但激光和雷达不能完美地与相机对准，会导致测量的深度值产生误差。
因此，有学者开始采用深度学习技术替代传统的激光雷达，在获取深度信息的同时节约了成本。
使用深度学习技术进行单目深度估计可分为监督型和自监督型。
在监督型单目深度估计中，较为经典的是Eigen和Fergus[1]设计的一个包含粗糙网络和细化网络的系统。
该系统中的粗糙网络用于对图像做全局预测，细化网络用于对全局预测的结果进行局部优化，整个网络采用了较早的AlexNet架构。
2015年，Eigen和抗遮挡的单目深度估计算法马成齐1，李学华1，张兰杰1，向维1，21.北京信息科技大学信息与通信工程学院，北京1001012.詹姆斯库克大学工程学院，昆士兰凯恩斯4878摘要：目前利用自监督单目深度估计方法对城市街道进行深度估计时，由于物体间存在遮挡和运动，导致估计的深度图结果模糊以及出现边界伪影。
针对上述问题，通过对损失函数进行设计，提出了一种抗遮挡的单目深度估计方法。
该方法采用最小化光度重投影函数，对目标图像前后帧中选择最小误差进行匹配，忽略掉损失较高的被遮挡像素，同时采用自动掩蔽损失来处理物体运动造成的边界伪影。
在KITTI数据集上的对比实验结果表明，所提方法估计的深度图结果更加清晰，并能有效减少深度图中的边界伪影。
关键词：自监督；单目深度估计；边界伪影；最小化光度重投影函数；自动掩蔽损失文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0346Anti-oclusion Monocular Depth Estimation AlgorithmMA Chengqi1,LI Xuehua1,ZHANG Lanjie1,XIANG Wei1，21.School of Information and Communication Engineering,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100101,China2.College of Science and Engineering,James Cook University,Cairns,Queensland4878,Commonwealth of AustraliaAbstract：Due to the occlusion and motion between objects,the estimated depth maps will be blurred and appeared boundary artifacts using current self-supervised monocular depth estimation methods.To address the above problems,an anti-occlusion monocular depth estimation algorithm is proposed by designing the loss function.The proposed algorithm, ignoring the occluded pixels with higher loss,uses the minimized photometric re-projection function to match the mini-mum error between two adjacent frames of the target image.Moreover,the automatic masking loss is used to process the boundary artifacts caused by object movement.Finally,the comparison of experimental results on the KITTI dataset shows that the depth maps estimated by the proposed algorithm are clearer,and the boundary artifacts in these depth maps are also reduced.Key words：self-supervised;monocular depth estimation;boundary artifacts;minimization of photometric reprojection; automatic masking loss基金项目：北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金（重点研究专题）（L182039）；北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金（前沿项目）（L182032）；北京市自然科学基金（市教委联合资助）（KZ201911232046）。
一种新的基于散焦图像的深度恢复算法
第２ ７卷第 ２ 期
２１ ０ ０年 ２月
计 算机 应 用 与软件
Ｃｏ ｕ ｅ ｍｐ ｔｒ Ａｐｐ ｉａ ｉｎ ｎ ｏｔ ｒ ｌｃ ｔ ｓ ａ ｄ Ｓ ｆ ｏ ｗａ ｅ
Ｖｏ． １ ２７ Ｎｏ． ２
Ｆｅ ２ Ｏ ｂ． ０１
一
种 新 的 基 于 散 焦 图像 的深 度 恢 复算 法
０ 引 言
三维重构是计算机视 觉中一个 重要的研究 问题 。。图像中
隐含有景物 的空间属性， 因此 ， 可以利用图像中的明暗、 纹理 、 投影 、
为了描述 的方便 ， 我们把这种算 法简ｅｄｐｈｏ ｅｏｊｃ， ｕ ｅｏｕ ａｅｃｎｂ ｓｄｔ ｅｔ ａ ｅｄｐｈｉ ｏｍ ｔ ｎｏ ｂｅｔＴ ｅａｐｏｃ ｒ‘ ａｉ ｃｒｉｇｔ ｔ ｅｔ ｆ ｈ ｂｅｔｔ ｓｄｆｃｓｉ ｇ ａ ｅｕｅ ｓ ｍ ｔ ｔ ｅｔ ｆｒ ａｉ ｆａ ｏｊｃ． ｈ ｐ ｒ ｈｐｏ ｅａ ｏｈ ｔ ｈ ｍ ｏ ｉ ｅｈ ｎ ｏ ｎ ａ
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深度估计 算法分类
深度估计算法分类
深度估计算法主要分为以下几类：
1. 基于几何的方法：从一系列二维图像序列中估计三维结构。
其中，SfM（Structure from Motion）通过图像序列之间的特征对应和几何约束来计算深度，但存在单目尺度模糊的问题，依赖于高精确的图像匹配或高质量的图像序列。
2. 基于传感器的方法：利用深度传感器，如Microsoft Kinect，可以直接获得相应图像的深度信息。
其测量范围有限，常见Kinect的有效测距范围仅为0.8m～4m。
3. 基于深度学习的方法：利用CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、VAE（变分自编码器）、GAN（生成对抗网络）等深度学习算法进行深度估计。
例如，使用两个尺度的CNN对单张图片的深度进行估计：粗尺度网络预测图片的全局深度，细尺度网络优化局部细节。
4. 基于多视点的深度估计：通常对同一场景采用摄像机阵列进行图像采集，并利用多视点图像之间的冗余信息进行深度信息的计算。
这类技术通常能够获得较为准确的深度信息，但是由于需要配置摄像机阵列，在大多数实际应用中很少被采用。
5. 基于双目图像的深度估计：模拟人类利用双目视差感知深度信息的方法，需要配置与人的双眼相对位置相同的两个摄像头，主要通过立体匹配技术计算深度信息。
6. 基于单点的深度估计：只利用一个视点的视频序列和图像进行深度
估计。
与前者相比，单视点的情形最贴近实际的应用需求，因为绝大多数应用场景只有一个视点。
自由视点视频的虚拟图像合成
为 了验 证 本 文 提 出 的 算 法 的 性 能 ， 文 将 采 本
第 １ 期 １
李
寒 ， ： 由视 点 视 频 的虚 拟 图 像 合 成 等 自
导致 虚拟 出得 图像 中有 空 洞 或 裂 缝 现 象 ， 这 部 而
分通 过 中值滤波 对 空洞和 裂缝 进行 平滑处 理．
一
第 四步 ： 内绘 （ｎ ａｎｉｇ ． Ｉｐ ｉｔ ） 和第 二 、 个 步 骤 ｎ 三 样， 这个 步 骤 也 是 对 虚 拟 出 图像 中问 题 进 行 修 复． 这个 部分 ， 在 利用 深 度 图像 和视 频 图像 的权 重
用 美 国 Ｍｉｄｅｂ ｙ大 学 计 算 机 视 觉 研 究 中 心 提 ｄ ｌｒ ｕ 供 ８视点 的 ６ ０ ８ ４ ×４ ０的 Ｂ ｌ ｏ ｍ 测 试 序 列 和 微 ａｌ ｏ ｒ 软研究 所提 供 的 ８视 点的 １０ ４ ６ ２ ×７ ８的 Ｂ ｌ ｔ ａｌ 测 ｅ
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图 １ 示． 所
３
４
图像 融合
基于深度估计的算法
基于深度估计的算法深度估计是一种计算机视觉领域的核心任务，旨在通过分析图像或视频中的场景来预测物体或场景的深度信息。
基于深度估计的算法在许多领域中都有广泛的应用，如自动驾驶、虚拟现实、三维重建等。
一种常见的基于深度估计的算法是基于单目图像的深度估计。
单目图像深度估计的挑战在于缺乏直接的深度信息，因为在2D图像中，物体的深度信息被转换为了像素强度。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多算法，如基于神经网络的方法，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
使用深度学习算法进行深度估计的一种常见方法是通过训练一个深度估计网络。
这个网络会从大量的带有已知深度的图像中学习，并将输入图像映射到对应的深度图像。
训练过程中，网络通过最小化预测深度图像与真实深度图像之间的差异来优化自身的参数。
在测试阶段，该网络可以接受单目图像作为输入，并输出对应的深度图像。
除了基于单目图像的深度估计，基于立体视觉的深度估计也是常见的应用之一。
立体视觉利用左右两个相机的图像来获取深度信息。
通过计算图像之间像素的差异，可以推断出物体的位置和距离。
这样的算法需要进行视差计算、视差映射和误差优化等步骤，从而得到准确的深度估计结果。
基于深度估计的算法在计算机视觉领域有着广泛的应用。
例如，在自动驾驶中，深度估计可以帮助车辆感知前方物体的距离和位置，从而进行智能驾驶决策。
在虚拟现实中，深度估计可以为用户提供逼真的视觉体验，使虚拟世界与现实世界无缝融合。
在三维重建中，深度估计可以提供准确的物体形状和位置信息，用于构建三维场景模型。
综上所述，基于深度估计的算法在计算机视觉领域具有重要的地位和广泛的应用前景。
随着深度学习技术的进一步发展，我们可以期待更加高效和准确的深度估计算法的出现，为各个领域带来更多创新和进步。
单目实时深度估计与三维重建
单目实时深度估计与三维重建三维重建技术是计算机视觉和图形学的重要研究课题,被广泛运用在虚拟现实,增强现实,非物质文化遗产保护和影视游戏等诸多领域。
基于单目相机的三维重建的流程整体上可以分为两个模块:一是计算全局稳定一致的相机姿态,二是稠密恢复点云、融合全局模型。
基于图像特征点法的相机姿态估计,在特征点提取模块将引入大量的计算,稠密深度图估计往往也需要付出较高的运算代价。
本文将主要专注于三维重建中的上述两个模块。
本文的三维重建系统中的相机姿态估计模块采用稳定鲁棒的同时定位和地图构建系统——ORB-SLAM。
为了充分利用GPU资源,本文改进了 ORB-SLAM的特征点提取模块,提高了特征点检测速度,实现了一种基于GPU的ORB分块提取,且在GPU上最大化并行构建四叉树用于快速筛选图像特征点,使得特征点结果集在图像上分布更均匀。
这样的特征点提取方法增强了相机姿态跟踪的鲁棒性,降低了轨迹绝对误差。
该模块的挑战在于充分利用GPU资源,快速构建四叉树。
传统的建树方法必须自顶向下逐层构建各个节点,我们实现了最大化并行构建二元基数树的每个节点,并能转化为四叉树、八叉树和KD树等其他树型结构。
在深度估计模块,首先在ORB-SLAM关键帧缓冲池中选取合适的参考帧并结合当前关键帧进行稠密深度图恢复。
我们采用基于局部的双视图深度估计方法,利用GPU快速恢复稠密深度图并恢复点云,最后根据关键帧的位姿和深度信息进行完整场景重建。
我们的特征点提取方法相比于原始的ORB特征点提取方法,应用在SLAM系统中降低了姿态估计误差,提高了系统鲁棒性。
与ORB-SLAM系统中的特征点提取方法相比,我们的方法在不同参数下获得了不同程度的速度提升。
我们的深度估计算法可以实时恢复单目图像深度图,结合ORB-SLAM系统估计出的相机位姿和关键帧可以较好的恢复出场景的三维模型。
基于深度学习的三维重建算法：MVSNet、RMVSNet、PointMVSNet、Casc。。。
XiaoyaMVSN也把改进7 CVP-MVSNet（CVPR2020)Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo澳⼤利亚国⽴和英伟达，github链接：https:///JiayuYANG/CVP-MVSNet也是改的MVSNet_pytorch的代码，和上⼀个cascade MVSNet⽐较类似，也是先预测出深度信息然后⽤来缩⼩更⼤的图⽚的深度，CVP-MVSNet相⽐cascade MVSNet也缩⼩了cost volume的范围。
8 Fast-MVSNet（CVPR2020)Fast-MVSNet: Sparse-to-Dense Multi-View Stereo With Learned Propagationand Gauss-Newton Refifinement，上海科技⼤学也是改的MVSNet_pytorch的代码，github链接：https:///svip-lab/FastMVSNetFast-MVSNet采⽤稀疏的cost volume以及Gauss-Newton layer，⽬的是提⾼MVSNet的速度。
9 CIDER（AAAI 2020)Learning Inverse Depth Regression for Multi-View Stereo with Correlation Cost Volume , 华科的GitHub链接：https:///GhiXu/CIDERCIDER主要采⽤采⽤group的⽅式提出了⼀个⼩的cost volume10 UCSNet（CVPR2020)Deep Stereo using Adaptive Thin Volume Representation with Uncertainty Awarenessgithub链接：https:///touristCheng/UCSNetUCSNet和cascade/CVPMVSnet差不过，只是depth interval可以⾃动调整，最⼤层度的进⾏⽹络层级，通过下采样四分之⼀的深度结果来缩⼩cost volume和深度的范围，从⽽让模型尽可能⼩。
基于四维光场数据的深度估计算法
基于四维光场数据的深度估计算法陈佃文;邱钧;刘畅;赵松年【摘要】基于光场数据的四维结构信息,提出一种具有像素级精度的深度估计算法,为三维表面重构提供精确的深度信息.首先,由光场数据中视差与视点位移的等比关系,给出基于光场数据的区域匹配算法,得到初步视差图.其次,基于区域匹配的误差来源建立新的置信函数,对误匹配像素进行分类并优化,得到高精度的深度图.采用公开的HCI标准光场数据和实拍的光场数据进行了算法验证和成像精度评测.结果表明,与已有的算法相比,新算法具有更好的计算精度,在平滑区域和边缘遮挡区域有较好效果.【期刊名称】《中北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(037)004【总页数】7页(P395-400,413)【关键词】深度估计;光场;视差图;区域匹配【作者】陈佃文;邱钧;刘畅;赵松年【作者单位】北京信息科技大学应用数学研究所,北京100101;北京信息科技大学应用数学研究所,北京100101;北京大学数学科学学院,北京100871;中国科学院大气物理研究所,北京100029【正文语种】中文【中图分类】TP391光场是空间中光线辐照度信息的集合，是对场景发出的光线的形式化描述. 最初被提出来用于形式化描述光线信息的七维全光函数L(x,y,z,θ,φ,λ,t)，描述了空间中任意波长的光线在任意时刻的辐照度信息[1]. Levoy， Gortler等人提出了光场的双平面参数化表征[2-3]，即四维光场L(x,y,u,v). 基于四维光场的理论， Ng和Levoy等人设计出基于微透镜阵列采集系统的手持相机[4]，实现了单次曝光下的四维光场数据采集和重聚焦成像. 四维光场数据包含光线的空间和角度信息，可用于场景的深度信息获取与三维重构.由光场数据获取场景的深度信息可以通过物点的视差计算得到，或者由聚焦堆栈获取. 物点的视差获取方法主要分为两类：一类基于多视点像素匹配，该方法将四维光场重排得到一组不同视点下的二维图像，通过像素匹配获取任意物点在所有视点下的视差信息[5-7]；另一类基于极线图(EpipolarImages)的性质，物点对应的像素在极线图呈直线状分布，计算梯度方向[8-9]或者尺度变换求极值[10]得到极线图中直线的斜率，进而获取视差. 由聚焦堆栈中获取深度的基本思想是，物点清晰成像时对应的聚焦堆栈为该物点的深度信息[11-12].本文在四维光场数据中，利用区域匹配方法，计算出相邻视点图像之间的视差图(Disparity Map)，在此基础上，利用一种新的置信函数将获取的视差图中的误差分类，并对每种误差采用相应的优化准则进行优化，精确地计算出每个像点对应的物体的深度信息. 同时对本文提出的算法进行了测试，并给出相应的实验结果和分析.与普通相机的结构不同，基于微透镜阵列的光场相机在主透镜(Main Lens)和探测器(Sensor)之间放置微透镜阵列(Microlens Array)，如图 1 所示. 主透镜平面和探测器平面关于微透镜共轭，使得一个探测器单元对应四维光场的一条光线. 因此探测器记录了由主透镜平面和微透镜阵列平面参数化的光场数据，实现了四维光场数据的采集.考察光场相机中视差与深度的关系. 在图 2 中， u1,u2为(u,v)平面上的视点， B为视点距离， A1为物点A对应的像点， s为物点A在视点u1,u2下在(x,y)平面上的视差. F为(x,y)平面到(u,v)平面之间的距离， F1为像点A1到(u,v)平面的距离. 由图 2 可知，物点A在视点u1,u2下的视差s与视点距离B满足主透镜焦距为f，物点A的深度为Z，主透镜的聚焦深度为Z0，高斯成像公式为由式(1)～式(3)得视差和深度的关系式由式(4)可知，视差与视点位移成等比关系. 在四维光场数据中，令B为相邻视点之间的距离(光场采样的视点间隔)， s为物点x在相邻视点下的视差. 两个视点的距离为kB(k=1,2,…)时，物点x对应的视差为ks(k=1,2,…).在光场数据中，利用视差与视点位移的等比关系建立区域匹配算法，得到相邻视差的初步视差图. 对初步视差图中的误匹配像素，基于区域匹配的误差来源建立新的置信函数，对误匹配像素进行分类，优化视差图得到高精度的深度图.2.1 初步视差的获取以中心视点图像L(x,y,u0,v0)为参照，利用区域匹配算法获取L(x,y,u0,v0)对应的视差图s(x,y).在四维光场L(x,y,u,v)中，基于视差与视点位移的等比关系，建立视差s(x,y)的目标函数式中：(u0,v0)为中心视点位置； (ui,vj)为任意视点位置，Δui=ui-u0，Δvj=vj-v0； E(s)为中心视图像素(x,y)在视差为s时与所有视点图像中对应像素的差异累加和的度量函数.由于图像区域的像素值相近，以及噪声等因素，单个像素点作为匹配基元的匹配方法鲁棒性较差. 本文采用以目标像素点为中心的矩形区域来代替单个像素点作为匹配基元，提高匹配方法的鲁棒性. 采用区域匹配方法，视差s(x,y)的目标函数为式中：(x′,y′)为像素(x,y)对应的矩形区域W中的像素；h(x′,y′)为区域中(x′,y′)的权重. 极小化可得到像素(x,y)的视差s(x,y).2.2 置信函数与视差优化由式(7)获取的初步视差图，在平滑区域和遮挡区域存在误匹配. 其原因是，平滑区域和遮挡区域在匹配过程中，其目标函数中存在较多与最小值相等或相近的函数值，误匹配概率较大. 本文建立关于视差的置信函数，旨在标识出误匹配区域，进而设置阈值对其进行分类. 在此基础上，对平滑区域，采用TV-L1模型进行平滑处理；对遮挡区域，采用二次匹配的方法获取精确的视差.建立关于视差图s(x,y)的置信函数，来刻画区域匹配结果的置信度. 定义如下式中：Conf(x,y)表示像素(x,y)匹配结果的置信度； D(x,y)为(x,y)对应匹配基元的像素个数；内满足约束条件(s(x,y))的像素个数；λ为调整参数，通常取λ≥1.对置信函数设置阈值τ1，将视差图s(x,y)分为准确匹配区域和误匹配区域. 误匹配主要由于区域过度平滑和存在遮挡两个原因， (s(x,y))在平滑区域相对较小，在遮挡区域相对较大. 对将误匹配区域分为平滑区域和遮挡区域.式中：label(x,y)为像素(x,y)的分类标签， 0为准确匹配区域， 1为平滑区域， 2为遮挡区域.对于平滑区域，本文采用TV-L1模型进行优化对于遮挡区域，本文通过视点平移和遮挡的关系，筛选出可用于遮挡区域深度计算的视点. 计算遮挡区域在该组视点下关于视差的目标函数，获取视差.图 3 给出了该分类优化方法对初步视差图的优化结果，调整参数和阈值选取为2.3 深度计算基于优化得到的视差图μ(x,y)，利用式(4)计算得到场景的深度图本文算法验证与数据实验设计如下：第一组实验采用Heidelberg Collaboratory for Image Processing (HCI) 公开的标准光场数据[13]，给出了相关算法的误差比较与分析. 第二组实验采用相机实拍，利用三轴平移台获取实测光场数据，给出实际场景的深度估计和三维点云图.3.1 HCI光场数据试验本文的算法测试和精度比较采用了12组HCI基准光场数据，其中7组为模拟光场数据，利用计算机模拟合成， 5组为实测光场数据，通过相机实拍获取. 该基准光场数据对全球科研机构与人员开放，用于相关算法的测试. 详细描述参阅文献[13]. 实验结果及误差分析如图 4 所示.图 4 给出2组HCI模拟光场数据的试验结果. 误差图中，当估计视差的相对误差小于0.05时为白色，大于0.05时为黑色. 在深度连续变化区域，本文提出的算法具有较高的计算精度，对边缘遮挡区域也有较好的深度估计结果.图 5 中为2组HCI实测光场数据的实验结果. HCI通过单相机多次采集图像的方式获取实测光场数据[13]. 可以看出，对于实际场景，本文算法具有很好的深度分辨能力.表 1 中在三方面给出HCI光场数据实验的结果分析，包括平均绝对误差(Mean Absolute Error， MAE)，平均平方误差(Mean Squared Error ， MSE )和误匹配像素的百分比(Percentage of Bad Matching Pixels ， BMP). 结果表明，利用本文提出的算法估计的视差图，具有明显误差的像素所占比例较少.表 2 中给出了本文提出的算法与已有的算法在计算精度方面的比较结果. HCI官方网站给出了已有算法在平均平方误差(MSE )意义下计算精度的定量分析. 其中EPI_L(G/S/C)类型的算法是利用极线图的结构计算深度信息； ST_AV_L(G/S)是基于立体视觉，利用所有的视点计算深度的方法； ST_CH_L(G/S)类型的方法是利用穿过中心视点的水平和竖直方向上的视点进行深度估计. 由表2中的数据可知，本文提出算法的结果在平均平方误差方面(MSE)优于HCI官方网站公布的已有算法的结果.通过上述实验结果及误差分析可知，采用二次匹配和分类优化方法有效降低了平滑区域和边缘遮挡区域的深度估计误差. 与已有的算法相比，新算法具有更好的计算精度.3.2 实测光场数据实验本文设计了光场数据采集的过程. 采用SONY NEX-5C相机，固定于精度为1 μm 的GCM-125302AM三轴平移台上. 以Δcam=500 μm为视点间隔，采集同一平面内9×9视点阵列中每个视点位置下的二维图像，获取四维光场数据. 同时给出该实际场景的深度估计结果和三维点云图.实验过程中，相机获取的单幅图像初始分辨率为4 592×3 056. 本文采用包含物体信息的图像中心区域用于计算，其中单幅Dog图像的分辨率为1 500×1 200，单幅Flower图像的分辨率为1 600×1 400，单幅Fairies图像的分辨率为2000×1 600.图 6 中给出了本文实际采集的光场数据的实验结果. 结果表明，本文提出的算法对平滑区域和边缘区域具有很好的深度估计效果，利用计算出的深度信息，可以实现较为精确的窄视角下三维表面重构.本文利用四维光场数据对场景进行估计深度，提出一种具有像素级精度的深度估计方法. 该方法利用光场数据中视差与视点位移的等比关系，以区域匹配方法为基础，与四维光场的结构特点结合起来，精确地计算出相邻视图之间的视差图. 此外，本文基于区域匹配的误差来源建立新的置信函数，对误匹配像素进行分类，优化提高深度计算精度. 本文方法可进一步用于光场相机的深度信息获取，以及为三维场景重构提供精确的深度信息.。
深度估计综述
深度估计综述
深度估计是计算机视觉领域中一种常用的技术，它把一张图片中的每个像素看做是一个三维空间中的点，从而完成距离和姿态的估计。
它可以用来估计相机位置、完整的状态转换和场景结构，以及深度图等。
深度估计可以大大改善机器人的导航、自动驾驶和三维建模等。
学者们借助最新的深度学习和深度神经网络算法，开发出许多用于深度估计的技术，如基于图形的深度估计、基于卷积神经网络的深度估计、深度视觉传感器和结构光测距等，以及更高效的逼近方法，如特殊应用的传感器结构和专门设计的算法。
这些算法在提高了深度估计的精度，同时也大大提高了深度估计的速度。
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然后 通过 视 差 与 深 度 的 关 系转 换 得 到深 度 信 息．
视差 与 深 度 关 系 如 图 １所 示 ． 中 、 ， 别 为 图 ０ 分 左右 摄像 机 的光 心 ， 厂为 摄像 机 的 焦 距 ， Ｚ为 物 体 的深 度 ， 为基线 ． Ｂ
０ 引 言
立体 视频 因具 有 使 用户 能 体 验 立 体视 觉 感 知 的特 点 ， 通 信 、 在 电视 、 医疗 、 控 、 育 、 事 和 国 监 教 军 防等 领域 受 到 重 视 ， 多 学 者 和科 研 机 构 也 展 开 许
了对 立 体视 频 系 统及 其 相 关技 术 细致 的探讨 和研
、
１ 深 度 信 息 提 取
对深 度信 息 的估 计 目前 主 流 的 方 法 是 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 种 一
为 Ｘ 点 在左 右视 图 中成 像 的位 置． 根据
是 利 用 人 眼 视 差 原 理 的 立 体 匹 配 （ ｔｒｏ ｓｅｅ
ｍａｃ ｉｇ 算 法估 计 深 度信 息 ， 一 种是 利 用 深 度 ｔｈｎ ） 另 摄像 机硬 件设 备 获取 深 度 图． 实 用性 来 看 ， 体 从 立
度 ” 术 方案 具 有 视频 数 据处 理 量 小 ， 自由选 择 技 能
以在 物体深度过 大 （ 物体 与成像设备较 远时 ， 红外 线 反射 时间会很长 ） 深 度过 小 （ 、 物体 与 成像设 备 较 近
时， 红外 线反射 时间会 很 短 ） 和有 漫反 射 （ 反射 光 线
观 看视 点 ， 终端 重构 的 图像 质 量高 等 优 点 ， 到 业 受
“ ｃｍ” ］ Ｚ ａ 的深 度 摄像 机 的 欧 洲 ＡＴＴ Ｓ 系 统 框 Ｅ Ｔ
架， 它是直 接通 过 硬 件设 备 获 取 深度 信 息 图． 种 这
硬件 系 统 构 架 由 ： 通 ＲＧ 普 Ｂ摄 像 机 、 物体 深 度 感 光 片（ Ｃ ｍ Ｓ ｎ ｏ ） 光源 前 端 三个 部 分 组 成． Ｄ ａ ｅｓｒ 、 利 用硬 件设 备 获 取 深 度 信 息 的 原 理 如 下 ： 先 通 过 首
ｖｄ ｏ 、 视 点 视 频 ＋ 深 度 （ ｉｇｅ ｖｄ ｏ ｐｕ ｉｅ ） 单 ｓ ｌ ｉｅ ｌｓ ｎ ｄ ｐ ｈ 、 视 点 视 频 ＋ 深 度 （ ｌ—ｉｗ ｄ ｏｐｕ ｅｔ） 多 ｍｕｔ ｖｅ ｅ ｌｓ ｉ
ｄ ｐｈ ｌ 等立 体 视 频 方案 ． 中“ 视点 视 频 ＋ 深 ｅ ｔ ）５ 其 多
界 的广 泛关 注 ， 示 出 巨大 的应 用 前 景． 方 案 是 显 该
不能被 接 收器 接 收 ） ， 到深 度 信 息 的 质 量 并不 时 得 高， 或者 根本无 法获得深度信 息．
１ ２ 软 件算 法获 取视 差信 息 ． 软件 算 法 先 是 通 过 计 算 出 两 幅 图像 的 视 差 ，
收稿 日期 ： ０ １ ０ ２ ２ １ — ６— ３ 作者简介 ： 程
像 素 的深度 与 视 差 ｄ成 反 比， 摄 像 机 的 焦 与
第 ３ 卷第 ９ ３ 期
２１ ０ １年 Ｏ ９月
武
汉
工
程
大
学
学
报
Ｖｏ ｜ ３ Ｎｏ ９ ｌ３ ．
Ｓｅ ｐ． ２０１ １
Ｊ ． Ｗ ｕ ａ Ｉ ｓ． ｈｎ ｎｔ
Ｔｅ ｈ ｃ．
文 章编 号 ： ６ ４ ８ ９ ２ １ ） ９— １ ５ ６ １ ７ —２ ６ （ ０ １ ０ ０ ０ —０
足 ， 讨 了深 度 估 计 有 待 进 一 步 研 究 和 解 决 的 问题 ． 探 关 键 词 ： 度 估 计 ； 域 算 法 ； 局 算 法 深 区 全
中图分类号 ： ７１ ＴＰ ５ 文献标识码 ： Ａ ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊ ｉｓ ． ６ ４ ２ ６ ． ０ １ ０ ． ２ ｏ ：０ ３ ６ ／．ｓ ｎ １ ７ — ８ ９ ２ １ ． ９ ０ ６
图的方法缺 陷明显 ： 因为光 源前端精度 是有 限的 ， 所
究 ｌ ］ 通过 对立 体 视 频 采 集 、 码 、 输 、 体 视 ＿ ． Ｉ 编 传 立
图描述 生成 、 示 等方 面 的研 究 ， 显 已研究 出 了双 目
立 体视 频 （ ｔｒｏ ｖｄ ｏ 、 视 点 视 频 （ ｌ—ｉ ｓｅｅ ｉｅ ） 多 ｍｕｔ ｖｅ ｉ ｗ
利 用 在 多个 稀 疏视 点 位 置用 摄像 机 拍 摄得 到 的 多
个 视点 的视 频 和与 之对 应 的深度 图像 序列 来 表示
三 维场 景信 息［ 其 关 键 技 术 是 如何 估 计 深 度 信 ３ ，
息 的． 文 将 分 析 目前 各 种 深 度 信 息 提 取 方 法 的 本
光源前 端 发射 的红 外光 线 ， 外光线 在遇 到物体 后 红 反射 ， 在接收端 接收 ， 接着通 过计算红外 光往返路 程 的时间来确定 物体深 度 ， 最后 将 这种 物体 深 度 与时 间的关系 映射 到物体 深 度感 光 片上 成像 ， 最终 得 到 深度信息 图． 种直 接通 过硬 件设 备 获取 深度 信 息 这
相似 三角 形公 式可 得 出
一 —
＿ Ｂ
－． Ｚ ＂ ，
（） １
…
ｆ
变 换 得
ｄ— Ｘｌ Ｘｒ＝ － ：＝ （ ２）
匹配算 法 估计 深度 才是 我们 研究 的重 点 ．
１ １ 硬 件 设 备 提 取 深 度 信 息 ．
硬件 设 备 估 计 深 度 信 息 是 采 用 一 种 被 称 为
三 维 视 频 中深 度信 息 估 计 算 法
程 浩， 王龙海
（ 武汉 工程 大 学电 气信 息学 院 ， 北 武汉 ４ ０ ０ ） 湖 ３ ２ ５
摘 要 ： 绍 了 三 维视 频 中 深 度 信 息 获 取 方 法 ： 于 区域 算 法 和基 于全 局算 法 ； 析 了这 两类 算 法 的 优 点 和 不 介 基 分