一种基于概率扩散与运动补偿的深度补全方法、系统、设备及存储介质

一种基于概率扩散与运动补偿的深度补全方法、系统、设备及存储介质，其中方法包括：步骤S1：通过多模态传感器获取不同距离密度的深度图数据，基于接收信号的强度或者匹配相似度进行深度可信度评估，生成主深度图与概率残差图，并重投影到RGB视角；步骤S2：基于前后帧的RGB图像做光流估计，得到前后帧的像素运动轨迹，将前面帧的深度信息，利用光流估计结果，对齐到当前帧，得到对齐深度图；步骤S3：采用双分支神经网络分别处理所述主深度图和所述对齐深度图，通过运动轨迹预测生成混合深度图；步骤S4：对近距、中距、远距区域分别采用形态学优化、概率扩散和运动补偿插值处理，生成全场景深度图。本发明适用于不同距离下的运动场景深度补全。