基于几何重构上采样与动态偏移约束的图像深度估计方法

本发明提出基于几何重构上采样与动态偏移约束的图像深度估计方法，首先收集图像构成训练数据集，输入深度编码器提取多尺度特征；随后，由几何重构解码器通过动态偏移量生成与特征融合，实现高精度几何结构恢复，逐步上采样恢复场景深度，生成高精度深度图；所述方法使用的估计模型为基于采用自监督训练方式的神经网络模型，通过姿态估计网络预测图像拍摄所用相机的位姿并构建光度一致性损失约束来优化网络参数以对模型训练；本发明能够准确有效地进行低分辨率图像的深度估计。