一种基于多模态协同优化的隐式图像增强与光流估计方法

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正文
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一种基于多模态协同优化的隐式图像增强与光流估计方法
申请号:CN202411927402
申请日期:2024-12-25
公开号:CN119832029B
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态协同优化的隐式图像增强与光流估计方法。该方法首先获取正常光照场景下的RGB图像以及对应视角的深度图;根据深度图和相机内参计算对应的三维点云数据。利用正常光照场景下的RGB图像合成低光照图像数据。利用高低频特征增强网络分解低光照图像的高频特征与低频特征,用于对低光照图像进行增强,然后提取低光照图像的图像特征和上下文特征;利用2D‑3D特征融合网络提取2D图像特征与3D点云特征并进行对齐融合,得到正常RGB图像的图像特征和上下文特征,用于监督高低频特征增强网络的特征提取过程。最后基于低光照图像的图像特征和上下文特征,构建4D相关体积表,并利用GRU推理光流。
技术关键词
多模态协同 估计方法 图像增强 上下文特征 高频特征 光照 特征融合网络 通道注意力机制 深度图 三维点云数据 CNN网络结构 点云特征 二维图像特征 场景 编码器 退火策略 双线性插值 邻域特征
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