【摘 要】
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立体视觉被广泛应用于机器人、无人飞行器、辅助/自动驾驶、三维测量与虚拟现实、立体电影/视频制作等领域,如何获取深度信息和如何提升深度信息的质量是其关键技术。将稀疏点云通过深度填充技术使之稠密化可以改善深度传感器获取的深度数据的质量,使用单目图像实现深度预测又可以方便地提供稠密化的深度信息,因此,稀疏点云填充与深度预测已受到当前学术界、工业界的高度关注。本文围绕着稀疏点云填充、基于有监督学习的单目图
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立体视觉被广泛应用于机器人、无人飞行器、辅助/自动驾驶、三维测量与虚拟现实、立体电影/视频制作等领域,如何获取深度信息和如何提升深度信息的质量是其关键技术。将稀疏点云通过深度填充技术使之稠密化可以改善深度传感器获取的深度数据的质量,使用单目图像实现深度预测又可以方便地提供稠密化的深度信息,因此,稀疏点云填充与深度预测已受到当前学术界、工业界的高度关注。本文围绕着稀疏点云填充、基于有监督学习的单目图像深度预测与基于自监督学习的单目图像深度预测这三个方面开展了研究。针对稀疏点云的深度填充问题,本文从尚未被学者关注到的采样策略入手,提出了一种基于动态滤波器的网络模型以实现稀疏深度的稠密化,并在此基础上采用图神经网络进一步提升模型性能。首先,与现有的随机采样策略不同,本文提出了优化的准随机采样方案,通过一系列实验对比,结果显示本文提出的方案可以显著提高相同采样点数目情形下稀疏点云填充模型的性能。其次,与传统卷积的静态方形核不同,本文提出了动态构造局部邻域的思想,通过构建一种平行双通道网络,分别提取RGB图像和稀疏深度图像的特征,并将两者特征以点乘方法结合,实现空间动态滤波,以此来解决普通卷积难以融合稀疏深度图像特征与RGB图像特征的问题。在此基础上,本文实现了一种端到端的、具有图卷积模块的网络,有效地利用了三维空间点的邻域关系进行稀疏点云填充,实验结果显示本文方法的性能优于现有解决方案。针对单目图像深度预测问题,由于有监督学习方法所使用的室外场景的深度标签往往由昂贵的激光雷达生成,且非常稀疏。因此,本文提出使用稀疏点云填充模型输出的稠密深度图,融合原始稀疏深度标签生成新型稠密的深度标签。在此基础上,本文提出了一种基于图卷积的单目图像深度预测算法,实验结果表明,本文提出的方法能有效提升单目图像深度预测模型的性能。针对有监督学习获取深度标签代价昂贵的问题,本文研究了基于自监督学习的单目图像深度预测技术,提出了基于图像重建损失、左右视差一致性损失的单目视差预测模型与双目视差预测模型引导相融合的自监督学习算法。利用相机参数,视差预测可以转换成真实场景中的深度值。此外,由于双目图像隐含地提供了对极几何约束信息,本文在训练过程中使用双目模型对单目模型进行引导,并通过一致性损失迫使单目模型的输出与双目模型相对较好的视差预测保持一致。本文提出的双目引导网络能实现端到端的训练,并最终提升单目模型的深度预测性能,实验结果显示本算法具备方便、有效、性能优越等优点。
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