【技术实现步骤摘要】
用于智能泵腔体内窥镜图像的深度信息恢复方法
[0001]本专利技术属于计算机图像处理
，具体地说，是一种用于智能泵腔体内窥镜图像的深度信息恢复方法。
技术介绍
[0002]智能泵的泵内部零件多且精细，基于此，人眼无法完整的观察到泵内部的零件具体情况，无法准确探查泵里面具体部位的缺陷以及瑕疵，开裂，焊缝不完整及腐蚀生锈等。基于此利用机器代替人眼来进行泵内零件的检测以及泵内管道的探查变的极为重要。但是由于泵内狭小，光照无法准确探测到每一个具体位置，故利用相机采集到的图片存在模糊，清晰度低以及图片不够完整等现象，所以利用单目图像深度信息进行图片信息恢复显得极为重要。
[0003]单目图像深度信息恢复最初是借助于图像分类模型的方法，然而过于反复的最大池化层和卷积层使得图像的特征图不断减小，因此很难准确的估计每一个像素的深度值，因此为了恢复特征图，部分学者提出可以应用具有细化卷积层的多尺度结构或多层反卷积的网络进行特征映射，使得生成的特征图与原图大小一致。但是上述方法的缺点也显而易见，由于神经网络模型的增大而导致需要更大...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于智能泵腔体内窥镜图像的深度信息恢复方法，其特征在于，包括以下流程：流程一、搭建网络整体架构，流程二、构建编码器；流程三、构建解码器；流程四、分类深度值。2.根据权利要求1所述的用于智能泵腔体内窥镜图像的深度信息恢复方法，其特征在于，所述流程一中搭建网络整体架构，将原有常规卷积进行全部替换为深度可分离卷积，采用扩张空间金字塔池化增加特征训练的尺度不变性，包括编码部分和解码部分，所述编码部分将RGB图像经过输入、初始化、DW卷积、膨胀卷积和非对称卷积操作后输出至解码部分，再经过ASPP、下采样、上采样、深度值计算和重复操作后得到深度图。3.根据权利要求2所述的用于智能泵腔体内窥镜图像的深度信息恢复方法，其特征在于，所述流程二构建编码器中，初始化模块用于图像的预处理过程，对于输入的图像进行卷积和池化操作，卷积部分采用大小为3*3的卷积核，...
【专利技术属性】
技术研发人员：董国庆，李玉道，程一飞，张宁宁，张帅帅，
申请(专利权)人：济宁安泰矿山设备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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