摘要
本发明公开了一种基于单目视觉深度估计的含雾图像生成方法,本发明面向雾天图像模拟生成应用,采用基于改进的物理模型与改进的深度图估计模型,对无雾图像进行处理,模拟生成逼真的有雾图像,满足图像去雾和雾天图像目标检测等图像处理研究的应用需求。本发明首先利用单目视觉深度估计网络生成初始的场景相对深度图;然后结合含雾图像的特点,采用图像超分辨率和边缘平滑等处理技术,对初始深度估计图进行优化处理,获得场景优化深度图;最后基于优化深度图,采用改进透射率生成模型,生成场景的透射率图;最后将改进透射率图与场景图像进行融合处理,获得逼真的含雾图像。本发明可用于自动驾驶模拟,森林防火,遥感定位以及虚拟现实等领域。
技术关键词
图像生成方法
深度图
场景深度估计
锐化滤波
亮度
透过率
雾天图像
生成场景
图像超分辨率
视觉
边缘检测算法
无雾图像
强度
因子
插值方法
拉普拉斯
系统为您推荐了相关专利信息
检测识别方法
递归神经网络
图像分析
图像增强
粮仓
显示屏校正方法
显示屏校正系统
时域传递函数
无人机群组
智能驱动单元
缺陷分类方法
BP神经网络
HSV颜色空间
色彩映射方法
光伏板
音频
模式
光线传感器
位置追踪功能
运动传感器数据