基于單目夜視圖像的深度估計(jì)的開題報告摘要：隨著機(jī)器視覺的發(fā)展，深度估計(jì)在計(jì)算機(jī)視覺中扮演著重要的角色。深度估計(jì)技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，例如場景重建、自主駕駛等。然而，在夜間條件下，深度估計(jì)面臨著很大的挑戰(zhàn)，因?yàn)橐挂晥D像缺乏明顯的紋理和細(xì)節(jié)。因此在本研究中，我們提出了一種基于單目夜視圖像的深度估計(jì)方法。首先，本研究將調(diào)查已有的夜視圖像與深度估計(jì)方法，分析它們的限制和局限性。然后，我們將提出一種新的深度估計(jì)方法，該方法利用光流場來增強(qiáng)夜視圖像的紋理信息，并使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行深度估計(jì)。最后，我們將使用公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行評估，比較提出的方法與其他深度估計(jì)方法的性能，并分析所提出方法的優(yōu)勢和不足之處。關(guān)鍵詞：深度估計(jì)，夜視圖像，光流場，深度學(xué)習(xí)1.研究背景及意義深度估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺中的一個重要領(lǐng)域，因?yàn)樗梢詾楹芏嗥渌麘?yīng)用提供關(guān)鍵的信息。例如，在自主駕駛和機(jī)器人導(dǎo)航中，深度估計(jì)可以為車輛或機(jī)器人感知周圍環(huán)境提供基本的深度信息；在虛擬現(xiàn)實(shí)中，深度估計(jì)可以幫助創(chuàng)建更加逼真的場景。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為深度估計(jì)提供了強(qiáng)大的工具，使其在許多應(yīng)用領(lǐng)域中更加有效和準(zhǔn)確。然而，在夜間條件下，深度估計(jì)變得更加具有挑戰(zhàn)性。由于夜視圖像缺乏明顯的紋理和細(xì)節(jié)，傳統(tǒng)的深度估計(jì)方法往往無法準(zhǔn)確地估計(jì)場景的深度。因此，提高夜視圖像的紋理信息對深度估計(jì)至關(guān)重要。2.研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢在圖像處理領(lǐng)域，光流場是一種用于分析運(yùn)動的技術(shù)。它可以估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動方向和大小。近年來，許多研究者已經(jīng)將光流場引入深度估計(jì)中，以增強(qiáng)圖像中的紋理信息和相鄰像素之間的關(guān)聯(lián)。在夜視圖像處理領(lǐng)域，一些研究者也嘗試使用光流場技術(shù)來增強(qiáng)夜視圖像的紋理信息。同時，他們也將光流場技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合，利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行深度估計(jì)。3.研究內(nèi)容及方法在本研究中，我們將提出一種基于單目夜視圖像的深度估計(jì)方法。具體而言，我們計(jì)劃采用以下步驟：(1)調(diào)查已有的夜視圖像與深度估計(jì)方法，分析它們的限制和局限性。(2)使用光流場技術(shù)來增強(qiáng)夜視圖像的紋理信息。我們將使用基于稠密光流的方法來估計(jì)相鄰幀中像素的運(yùn)動方向和大小。(3)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)一步進(jìn)行深度估計(jì)。我們將使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，使用光流場增強(qiáng)后的圖像來訓(xùn)練模型，并預(yù)測每個像素的深度信息。(4)在公開數(shù)據(jù)集上對所提出的方法進(jìn)行評估，比較其與其他深度估計(jì)方法的性能，并分析所提出方法的優(yōu)勢和不足之處。4.預(yù)期成果及意義通過提出一種基于單目夜視圖像的深度估計(jì)方法，本研究將有助于解決夜間深度估計(jì)的問題。同時，該方法也可以為其他類似的視覺任務(wù)提供指導(dǎo)性意義。預(yù)計(jì)本研究將能夠提出一種在夜視圖像上進(jìn)行深度估計(jì)的新方法，并在實(shí)驗(yàn)中展示其有效性。參考文獻(xiàn)：[1]Eigen,D.,Puhrsch,C.,&Fergus,R.(2014).Depthmappredictionfromasingleimageusingamulti-scaledeepnetwork.AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2366-2374.[2]Liu,M.,Sun,J.,Zheng,N.,Tang,X.,&Shum,H.Y.(2010).Singleimagedepthperceptioninthewild.ACMTransactionsonGraphics(TOG),29(3),1-14.[3]Wang,X.,Yang,J.,Li,W.,&Xu,J.(2019).Deepintodepth:Anoverviewofrecentadvancesindepthestimation.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,29(10),2984-2997.[4]Menze,M.,Geiger,A.(2015).Objectsceneflowforautonomousvehicles.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),3061-3070.[5]Liu,F.,Shen,C.,Lin,G.,Reid,I.(2015).Learningdepthfromsinglemonocularimagesusingdeepconvoluti