基于计算机视觉的深度估计方法_江静

资 源 简 介

基于计算机视觉的深度估计方法_江静

详 情 说 明

深度估计是计算机视觉中一项重要的任务，旨在从二维图像中恢复三维场景的深度信息。江静的研究主要聚焦于基于计算机视觉的深度估计方法，涵盖了从传统方法到深度学习的多种技术路线。

在传统方法中，单目视觉深度估计通过分析图像中的线索如遮挡关系、纹理变化和透视等来推断深度。这种方法虽然计算量较小，但对环境假设较强，精度有限。相比之下，立体匹配方法利用双目或多目相机获取的图像对，通过寻找对应点来计算视差，进而得到更准确的深度图。

近年来，深度学习技术的兴起为深度估计带来了突破性进展。卷积神经网络能够从大量标注数据中自动学习深度特征，显著提升了单目深度估计的准确性。此外，一些研究开始探索结合传统几何约束与深度学习的方法，在减少对标注数据依赖的同时保持较好的性能。

未来，深度估计研究可能会进一步向实时性、鲁棒性和泛化能力方向发展，为自动驾驶、增强现实等应用提供更可靠的三维感知支持。