基于局部平面引导层的无监督单目红外图像深度估计

当前无监督单目红外图像深度估计方法难以处理低纹理和低对比度区域,导致估计效果差,因此本文提出了一种基于局部平面引导层的无监督单目红外图像深度估计算法。该算法由连续视频帧输入、多尺度特征提取、ASPP和局部平面引导层、计算损失、联合训练、输出图像模块组成。首先,通过采用多个小分辨率灰度块和多尺度特征融合,解决了红外图像边缘模糊和遮挡物体等问题。其次,通过利用局部平面引导层在深度图像上引入一个平面约束,减小了深度图像中的噪声和不连续性,以及传统算法对低纹理区域处理不明显等问题。实验结果表明,所提出的深度估计算法有效提高了单目深度估计的精度并减小误差,在Iray数据集上的Abs Rel、Sq Rel、RMS、RMS(log)分别为0.262、3.621、9.473、0.332,在阈值指标小于1.25、1.252、1.253时,准确率达到了60.5%、85.2%、94.5%。