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申请/专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
摘要：本发明公开了一种基于表面法向量和神经辐射场的单目深度估计方法，以解决现有技术基于深度学习的深度估计方法存在二义性以及无法处理遮挡和低纹理区域的问题。本发明的单目深度估计方法包括：1.基于表面法向量和深度估计模型获取深度先验图；2.基于深度先验指导神经辐射场训练；3.基于神经辐射场和高斯滤波渲染精确深度图。基于表面法向量的方法增加了对投影点的几何约束，有效缓解了单目深度估计中的二义性问题。基于神经辐射场的单目深度估计方法不依赖于估计的对应关系和交叉视图重投影深度来进行优化，而是直接对体积进行优化。通过神经辐射场的良好视图合成效果，可有效地解决单目深度估计中出现的遮挡和高光等问题。
主权项：1.一种基于表面法向量和神经辐射场的单目深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：1）构建初始的表面法向量和深度估计模型，并使用带有深度标签的图像数据集进行训练，得到训练好的表面法向量和深度估计模型；2）将单目相机在多视角场景下捕获的待处理图像集输入训练好的表面法向量和深度估计模型，得到深度先验图集；3）将所述待处理图像集输入神经辐射场，基于步骤2）得到的深度先验图集指导神经辐射场对待处理图像集进行三维重建，得到渲染后的深度图像集；4）使用高斯滤波对渲染后的深度图像集进行过滤优化，最终得到优化后的深度图像集作为单目深度估计结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种基于表面法向量和神经辐射场的单目深度估计方法
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