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文档简介

2将所述目标图像中每个像素点的所述偏移像素点对应的所述预将所述样本图像输入所述深度估计模型,得到所述样本图像的根据所述样本图像的每个像素点的所述参考深度值和所述样本基于所述样本图像的每个像素点的所述参考深度值、所述样本预估针对所述目标图像的每个像素点,通过将相应像素点的坐标针对所述目标图像的每个像素点,通过将相应像素点的第一方在所述目标图像处于极坐标系的情况下,所述第一方向5.如权利要求1到4中的任一权利要求所述的根据所述当前像素点的所述参考深度值和所述当前像素点的每个参考点的所述样本3确定所述当前像素点的每个参考点相对于所述根据所述当前像素点的每个参考点的权重,对所述当前像素点确定所述当前像素点的每个参考点的所述样本预估深度值与所述当前像素点的所述根据所述当前像素点的每个参考点的误差,确定所述当前像素点的每个参考点的权确定所述当前像素点的每个参考点的误差与设定值的和值在所述样本图像的所有像素点中,确定与所述当前像素点在所述样本图像的所有像素点中,确定与所述当前像素9.如权利要求1到4中的任一权利要求所述的图像处基于所述样本图像的每个像素点的所述参考深度值和所述样本预估基于所述样本图像的每个像素点的所述参考偏移量和所述样本预估偏修正单元,被配置为:将所述目标图像中每个像素点的4将所述样本图像输入所述深度估计模型,得到所述样本图像的根据所述样本图像的每个像素点的所述参考深度值和所述样本基于所述样本图像的每个像素点的所述参考深度值、所述样本预估针对所述目标图像的每个像素点,通过将相应像素点的坐标针对所述目标图像的每个像素点,通过将相应像素点的第一方在所述目标图像处于极坐标系的情况下,所述第一方向根据所述当前像素点的所述参考深度值和所述当前像素点的每个参考点的所述样本确定所述当前像素点的每个参考点相对于所述根据所述当前像素点的每个参考点的权重,对所述当前像素点确定所述当前像素点的每个参考点的所述样本预估深度值与所述当前像素点的所述根据所述当前像素点的每个参考点的误差,确定所述当前像素点的每个参考点的权5确定所述当前像素点的每个参考点的误差与设定值的和值在所述样本图像的所有像素点中,确定与所述当前像素点在所述样本图像的所有像素点中,确定与所述当前像素基于所述样本图像的每个像素点的所述参考深度值和所述样本预估基于所述样本图像的每个像素点的所述参考偏移量和所述样本预估偏其中,所述计算机可执行指令在被所述至少一个处理器运行理器执行如权利要求1到9中的任一权利要求所述的图像处理器执行时实现如权利要求1到9中的任一权利要求所述的图6标图像进行深度估计处理,得到所述目标图像的每个像素点的预估深度值和预估偏移量;7所述参考深度值和所述样本预估深度值,确定所述样本图像的每个像素点的参考偏移量;像素点的每个参考点的权重,对所述当前像素点的所有参考点的偏移量求取加权平均值,前像素点的每个参考点的所述样本预估深度值与所述当前像素点的所述参考深度值之间8像素点的坐标值与相应像素点的预估偏移量相加,得到相应像素点的偏移像素点的坐标所述参考深度值和所述样本预估深度值,确定所述样本图像的每个像素点的参考偏移量;像素点的每个参考点的权重,对所述当前像素点的所有参考点的偏移量求取加权平均值,前像素点的每个参考点的所述样本预估深度值与所述当前像素点的所述参考深度值之间9机指令被至少一个处理器执行时实现根据本公开的图[0044]图6是示出根据本公开的示例性实施例的深度估计模型的训练方法的流程示意[0050]单目深度估计是指基于深度学习预测RGB图像上每个点距离相机平面的距离,即[0052]一类是采用导向滤波后处理的方法来提升深度细节,导向滤波是以清晰的RGB图公开的示例性实施例的图像处理方法,与相关技术中的深度估计方法的一个显著区别在向坐标值,每个像素点的预估偏移量相应包括第一方向预估偏移量和第二方向预估偏移201得到的预估深度图的每个像素点的预估深度值替换为该像素点的偏移像素点对应的预是示出根据本公开的示例性实施例的深度估计模型的训练方和y方向上的参考值可确定出当前像素点周围的矩形邻域,在样本图像处于极坐标系的情考偏移量的准确度。[0094]预估单元701可对目标图像进行深度估计处理,得到目标图像的每个像素点的预公开的示例性实施例的图像处理方法,与相关技术中的深度估计方法的一个显著区别在[0098]偏移单元702可根据目标图像的每个像素点的预估偏移量,确定相应像素点的偏向坐标值,每个像素点的预估偏移量相应包括第一方向预估偏移量和第二方向预估偏移[0104]修正单元703可将目标图像中每个像素点的偏移像素点对应的预估深度值,作为得到的预估深度图的每个像素点的预估深度值替换为该像素点的偏移像素点对应的预估[0106]基于此,可选地,可仅在偏移单元702得到的偏移像素点与相应的像素点不重合[0107]汇总单元704可基于目标图像的每个像素点的修正深度值,得到目标图像的深度一个存储器801中存储有计算机可执行指令集合,当计算机可执行指令集合被至少一个处暂时性方式存储计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构并将所述计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构提供给处理器或计算机使得处理器算机能执行所述计算机程序。上述计算机可读存储介质中的计算机程序可在诸如客户端、序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构分布在联网的计算机系统上,使得计算机程序以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构通过一个或多个处理器或计算机以分布通过深度学习训练得到,经过深度学习网络的特征提取会区分真实的深度边沿和虚假边者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识

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