【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及图像处理，特别涉及一种图像深度估计方法、系统和存储介质。
技术介绍
1、大视野范围的相机(例如，鱼眼相机)在自动驾驶系统、监控系统中广泛使用。然而，大视场角(fov)获取的图像存在很大的畸变，例如，鱼眼相机获取的图像中边界处存在非线性畸变，使得对图像的深度估计更加复杂。
2、因此，希望提供一种图像深度估计方案，可以实现提高畸变图像深度值估计的效率和准确性。
技术实现思路
1、本说明书一个或多个实施例提供一种图像深度估计方法，所述方法包括：获取目标图像，目标图像包括多个像素点；基于训练好的平面估计模型，确定多个像素点分别对应的多个估计平面；基于目标图像对应的图像平面和相机平面，确定多个像素点分别对应的多条射线；基于多个估计平面和多条射线，确定多个像素点分别对应的深度估计值。
2、本说明书一个或多个实施例提供一种图像深度估计系统，所述系统包括：图像获取模块，用于获取目标图像，目标图像包括多个像素点；平面确定模块，用于基于训练好的平面估计模型，确定多个像素点分别对应的多个估计平面；射线获取模块，用于基于目标图像对应的图像平面和相机平面，确定多个像素点分别对应的多条射线；深度估计模块，用于基于多个估计平面和多条射线，确定多个像素点分别对应的深度估计值。
3、本说明书一个或多个实施例提供一种图像深度估计装置，所述装置包括至少一个存储介质，存储计算机指令；至少一个处理器，执行所述计算机指令，以实现图像深度估计方法。
4、本说明书一个或
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1.一种图像深度估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平面估计模型通过以下方式训练：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个训练样本，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个训练样本，包括：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述损失函数包括重投影误差项和向量梯度误差项，所述基于所述每个训练样本对应的所述样本图像以及所述反投影图像，确定损失函数的函数值，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本图像的所述多个样本像素点的像素值和所述多个样本估计平面的平面参数，确定所述向量梯度误差项的值，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练好的平面估计模型应用于第一相机，所述方法还包括：
8.一种图像深度估计系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种图像深度估计装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取所述
...【技术特征摘要】
1.一种图像深度估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平面估计模型通过以下方式训练：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个训练样本，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个训练样本，包括：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述损失函数包括重投影误差项和向量梯度误差项，所述基于所述每个训练样本对应的所述样本图像以及所述反投影图像，确定损失函数的函数值，包括：
6.如权利要求5所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑迪威，兰晓松，洪津津，刘羿，何贝，
申请(专利权)人：北京斯年智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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