基于遥感图像的多点室外一致尺度深度估计方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于遥感图像的多点室外一致尺度深度估计方法及装置，其中，方法包括：获取目标区域的遥感图像，基于目标区域的至少一个地面点采集目标圆柱体投影下的第一地面全景图像，并进行立方体投影，获得立方体投影下的第二地面全景图像，提取第一地面全景图像

【技术实现步骤摘要】
基于遥感图像的多点室外一致尺度深度估计方法及装置


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种基于遥感图像的多点室外一致尺度深度估计方法及装置
。

技术介绍

[0002]相关技术中，通常基于深度学习的方法实现对当前单点的室外深度估计，可以对逐个像素点，以及该像素点在图像内的上下文进行学习和估计，获得当前单点对应的深度信息
。
[0003]然而，相关技术中由于不同图像拍摄获得的图像内上下文信息差异较大，导致不同地点对统一物体预测获得深度的尺度差异较大，降低了深度估计的精准性，无法满足基于深度数据的下游应用的需求，亟待解决
。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种基于遥感图像的多点室外一致尺度深度估计方法及装置，以解决相关技术中由于不同图像拍摄获得的图像内上下文信息差异较大，导致不同地点对统一物体预测获得深度的尺度差异较大，降低了深度估计的精准性的问题
。
[0005]本申请第一方面实施例提供一种基于遥感图像的多点室外一致尺度深度估计方法，包括以下步骤：获取目标区域的遥感图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于遥感图像的多点室外一致尺度深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域的遥感图像，基于所述目标区域的至少一个地面点采集目标圆柱体投影下的第一地面全景图像；将所述第一地面全景图像进行立方体投影，获得所述立方体投影下的第二地面全景图像，提取所述第一地面全景图像
、
所述第二地面全景图像以及所述遥感图像的至少一个特征，获得至少一个特征向量，根据所述至少一个特征向量确定所述第一地面全景图像与所述遥感图像的相对定位；基于所述相对定位构建所述遥感图像的多点尺度约束掩膜，预测所述第一地面全景图像的统一尺度系数；获取所述第一地面全景图像的初始深度图；以及基于所述多点尺度约束掩膜与所述统一尺度系数，修正所述初始深度图的尺度，以获得多点室外一致尺度的深度图，得到所述多点室外一致尺度深度估计结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标区域的遥感图像，基于所述目标区域的至少一个地面点采集目标圆柱体投影下的第一地面全景图像，包括：选定所述目标区域，在所述目标区域内采集所述至少一个地面点中的所述第一地面全景图像；根据所述目标区域的地理位置信息，在遥感数据中选取覆盖所述第一地面全景图像的遥感图像
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一地面全景图像进行立方体投影，获得所述立方体投影下的第二地面全景图像，提取所述第一地面全景图像
、
所述第二地面全景图像以及所述遥感图像的至少一个特征，获得至少一个特征向量，根据所述至少一个特征向量得到所述第一地面全景图像与所述遥感图像的相对定位，包括：对所述第一地面全景图像进行立方体投影转换，获得所述立方体投影下的第二地面全景图像；提取所述第一地面全景图像
、
所述第二地面全景图像及所述遥感图像的至少一个特征，分别获取所述第一地面全景图像的第一特征向量
、
所述第二地面全景图像的第二特征向量及所述遥感图像的第三特征向量；将所述第一特征向量与所述第二特征向量串联，获得第四特征向量，将第四特征向量与所述第三特征向量串联，获得第五特征向量，基于所述第五特征向量得到特征向量组；利用目标多层感知机
MLP
调整所述特征向量组的特征维度，得到所述第一地面全景图像相对遥感图像中心的位置
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相对定位构建所述遥感图像的多点尺度约束掩膜，预测所述第一地面全景图像的统一尺度系数，包括：计算预设二元数组中的至少一个二元数与目标二元数的欧式距离，通过所述欧式距离获得参数矩阵，利用所述参数矩阵获得所述第一地面全景图像与目标地面全景图像之间的遥感视角下的交叉像素距离；根据所述遥感图像的地面采样距离
GSD
，将所述遥感视角下的所述交叉像素距离矩阵转换为交叉地面距离矩阵；计算所述交叉地面距离矩阵中所述第一地面全景图像与所述目标地面全景图像之间
距离的平均值，得到所述至少一个地面点的深度预测范围系数
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述多点尺度约...

【专利技术属性】
技术研发人员：高跃，徐阳，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：