单帧条纹图像的预测方法、装置、计算机设备和存储介质

本发明实施例公开了一种单帧条纹图像的预测方法，包括：利用Transformer‑based Channel Fusion(TCF)模块自动识别单帧条纹图像中的物体，并将所述物体的整体形状、轮廓信息与原始的单通道图像进行融合，其中，所述TCF模块基于预训练模型Dense Prediction Transformer(DPT)微调得到；将融合后的图像通过Res‑Unet模块进行特征提取得到所述单帧条纹图像的深度信息。提出的TCF‑ResNet模型，实现直接将条纹图映射为深度图的端到端预测，这一方法显著简化了整个流程，提高了效率，使其更适用于快速深度估计和实时三维重建。此外，借助神经网络的应用，还增强了抗噪声性能，使其在不同条件下的预测结果更可靠。