基于单目深度估计的红外图像彩色化方法

单目深度估计商用案例
单目深度估计（Monocular depth estimation）是一种从单个图像中推断
深度信息的技术。

由于其具有成本低、设备简单等优势，单目深度估计在许多商用场景中都有广泛的应用。

以下是一些单目深度估计的商用案例：
1. 自动驾驶：自动驾驶汽车需要精确的深度信息来理解周围环境并做出决策。

单目深度估计可以为自动驾驶系统提供实时、低成本的深度信息，帮助车辆识别障碍物、道路标记和交通信号等。

2. 机器人导航：在工厂、仓库和家庭等环境中，机器人需要精确的深度信息来识别障碍物并进行避障。

单目深度估计可以为机器人提供实时的深度感知能力，提高其导航和操作的准确性。

3. 增强现实：增强现实技术可以将虚拟内容与现实世界相结合，为用户提供更加丰富的交互体验。

单目深度估计可以为增强现实应用提供精确的深度信息，使得虚拟内容能够更加自然地融入现实场景。

4. 安全监控：在安全监控领域，单目深度估计可以帮助监控系统识别出运动物体的距离和速度，提高监控的准确性和实时性。

5. 虚拟现实和游戏：在虚拟现实和游戏中，单目深度估计可以为用户提供更加真实的沉浸式体验。

通过精确的深度信息，游戏和虚拟现实场景中的物体可以呈现出更加逼真的透视效果。

以上案例只是单目深度估计在商用领域的一部分应用，随着技术的不断发展和成本的降低，相信未来会有更多的商业场景会应用到单目深度估计技术。

一种基于全局和局部光照估计的Retinex图像增强算法王书民;张爱武;胡少兴;段乙好;孙卫东【摘要】具有色彩还原特性的Retinex算法,可以实现图像对比度、亮度提高及色彩还原;但是增强后的图像色彩饱和度下降严重,色彩失真,其关键在于光照分量的估计失真.针对上述问题,提出了基于全局光照和局部光照细分的Retinex增强算法,实现了图像光照分量的精确计算;并通过实验证明增强后的图像在提高亮度突出细节的同时,最大程度保持了原来的真实色彩.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2015(015)034【总页数】5页(P100-104)【关键词】Retinex算法;全局光照;局部光照;色彩还原【作者】王书民;张爱武;胡少兴;段乙好;孙卫东【作者单位】中国地震局地震预测研究所,北京100036;首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京100048;北京航空航天大学机械及自动化学院,北京100083;首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京100048;清华大学电子工程系,北京100084【正文语种】中文【中图分类】TP391.41基于Retinex的图像增强技术在高动态范围图像增强及雾天退化图像增强等方面具有广泛应用，已经成为图像增强领域的热点。

Retinex［Retina(视网膜)与Cortex(大脑皮层)的缩写］，是关于人眼感知对象色彩和亮度变化的模型。

与传统的图像增强算法相比，如直方图均衡化、Gamma变换等，Retinex图像增强算法具有全局和局部动态范围压缩，色彩恒常及色彩保真等特性［1］。

国内外学者在Retinex图像增强方面做了大量研究，比较经典的算法有中心环绕 Retinex算法(SSR)［2］，多尺度 Retinex 算法(MSR)［3，4］及具有色彩还原特性的Retinex 算法(MSRCR)［5—7］等，针对 MSRCR 算法在图像增强后存在饱和度降低，图像趋于灰化等问题，提出了基于全局光照估计和局部光照细分的Retinex 图像增强算法，实验证明该算法在保留图像细节，提高图像对比度、亮度的同时，色彩保真方面也具有明显改善。

基于Kinect深度传感器的三维建模过程胡泽周发布时间：2021-08-20T01:20:21.618Z 来源：《现代电信科技》2021年第7期作者：胡泽周[导读] 针对传统三维建模复杂、效率低下的问题，本文利用Kinect深度传感器对目标体进行环拍，从每一次拍摄的图像信息和深度信息中提取点云数据，再将每一次获取的点云数据依次拼接，进而获得目标体的完整点云数据，从而实现对目标体的快速三维建模。

（南京市测绘勘察研究院股份有限公司江苏南京 210019）摘要：针对传统三维建模复杂、效率低下的问题，本文利用Kinect深度传感器对目标体进行环拍，从每一次拍摄的图像信息和深度信息中提取点云数据，再将每一次获取的点云数据依次拼接，进而获得目标体的完整点云数据，从而实现对目标体的快速三维建模。

关键词：Kinect；图像匹配；点云拼接；三维建模1 引言三维重建是在虚拟环境中处理、分析和操作模型的基础，同时也是虚拟现实的关键技术[1-2]。

根据获取的场景信息的不同可将其分为基于纹理和基于深度的三维重建[3]，其中基于深度的三维重建又可分为非接触式和接触式，而接触式技术又分为主动扫描和被动扫描。

Kinect是美国Microsoft公司推出的一款体感控制器，其凭借可以直接获取被测物体的深度图像和彩色图像、价格低廉、结构小巧等优点，在三维模型重建领域得到广泛应用[4-5]。

国内外学者对基于Kinect的三维重建技术的相关课题进行了大量的研究工作，并取得一系列重要进展。

Microsoft公司（2011）针对Kinect发布的KinectFusion三维模型重建算法[6]，该算法采用Kinect深度传感器自由转动获取室内场景深度数据，通过与点云域TSDF（Truncated Signed Distance Function）模型匹配的方式进行位姿估计，并将所有数据融合到模型中实现三维场景的重构。

该项目实现了实时的三维重建，但是缺少彩色纹理信息，且需要利用GPU进行加速计算。

本技术公开了一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法。

本技术包括如下步骤：步骤1：对深度图像做预处理，并对深度图像提取区块信息；步骤2：对区块的几何参数分布做降维统计；步骤3：对估计的各个平面法向量查找平行平面；步骤4：平面参数优化。

本技术根据深度图像的成像原理及平面结构的空间特性，使得计算机可以实时地通过深度图像获取环境中的平面结构信息，使得三维重建结果更加准确。

从而准确高效地从深度图像中提取平面结构信息。

技术要求1.一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：对深度图像做预处理，并对深度图像提取区块信息；步骤2：对区块的几何参数分布做降维统计；步骤3：对估计的各个平面法向量查找平行平面；步骤4：平面参数优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤1具体实现如下：1-1.使用双边滤波算法对深度图像做滤波处理；1-2.然后将深度图像划分为多个等大小矩形的区块；1-3.将矩形区块中的像素反投影到三维空间中得到三维点云，提取区块的切平面信息，包括区块的空间坐标、切平面的法向量、切平面与原点的距离、区块置信度；记第(u,v)区块为patch(u,v)。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤2具体实现如下：2-1.将各个区块的法向量做球极映射从三维空间nx-ny-nz到二维平面Px-Py上；2-2.对映射到二维平面Px-Py上的法向量点做栅格划分，并以高斯加权的方式对二维平面Px-Py上的法向量点做直方图统计，得到Px-Py直方图；2-3.对Px-Py直方图查找8-领域极大值，并将对应点Px-Py坐标做球极逆映射得到估计的平面法向量参数。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤3具体实现如下：3-1.将所有区块的空间坐标与估计的平面法向量作内积，即将区块的空间坐标向法向量方向上做投影；3-2.对投影得到的区块分布做直方图统计，并查找极大值，即得到该法向量上各个平行平面与原点的距离。

基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究一、引言目标检测和6D姿态估计是计算机视觉领域中的两个重要问题。

目标检测旨在识别图像或视频中的不同类别的物体，并标记出它们的位置。

而6D姿态估计则是通过计算物体在3D空间中的旋转和平移矩阵，精确估计物体的姿态信息。

两者的结合可以为机器人控制、虚拟增强现实等领域提供基础技术支持。

目前，基于深度学习的YOLO目标检测算法已经被广泛应用于一些实时场景中，如无人驾驶、安防系统等。

而6D姿态估计，则在工业制造车间、机器人自主导航等领域中发挥着重要作用。

本文将结合YOLOv5和6D位姿估计算法，探讨其研究方法和应用展望。

二、YOLOv5目标检测算法的基本原理YOLO（You Only Look Once）目标检测算法是一种端到端的实时目标检测算法。

YOLO算法将目标检测问题转化为回归问题，通过深度神经网络直接预测出物体类别和位置信息。

YOLOv5是YOLO算法的最新版本，通过引入一些改进，提升了目标检测的精度和速度。

与YOLOv4相比，YOLOv5引入了一种轻量化的网络结构并使用了更高分辨率的图像输入。

此外，YOLOv5还引入了数据增强技术和网络结构优化策略，进一步提升了目标检测的性能。

该算法在各种目标检测数据集上都取得了优秀的检测结果，如COCO和Pascal VOC等。

三、6D位姿估计算法的基本原理6D位姿估计是指通过计算物体在3D空间中的旋转和平移矩阵，准确估计物体的姿态信息。

在计算机视觉领域中，6D位姿估计通常使用RGB-D数据进行。

RGB-D数据结合了彩色图像和深度图像的信息，可以提供物体表面的深度信息。

现有的6D位姿估计算法主要可以分为两类：基于模板匹配的方法和基于深度学习的方法。

基于模板匹配的方法通过匹配物体的模板和图像中的物体实例，计算出物体的姿态信息。

而基于深度学习的方法则使用卷积神经网络（CNN）模型，通过学习从图像到位姿的映射函数，实现位姿估计。

2021，57（7）图像的去噪研究是计算机视觉领域的重要组成部分。

近年来，基于深度学习（Deep Learning ）的去噪方法被成功应用于合成噪声，但对真实噪声的泛化性能较差[1-4]。

真实噪声是指由拍照设备在照明条件差、相机抖动、物体运动、空间像素不对准、颜色亮度不匹配等情况下获取的图像中存在的噪声，具有噪声水平未知、噪声类型多样、噪声分布复杂且难以参数化等特点。

而合成噪声是指噪声类型符合某种概率分布，且噪声水平可自主设定，如高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声等[5]。

目前，图像去噪方法已广泛应用于遥感图像处理、医学影像分析、人脸和指纹识别等诸多领域[6]。

⦾热点与综述⦾基于深度学习的图像去噪方法研究综述刘迪1，2，贾金露1，2，赵玉卿1，2，钱育蓉1，2，31.新疆大学软件学院，乌鲁木齐8300462.新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室，乌鲁木齐8300463.新疆大学软件工程重点实验室，乌鲁木齐830046摘要：图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声，从而恢复出清晰图像的一种技术，是计算机视觉领域重要研究内容之一。

随着机器学习的发展，深度学习在图像去噪领域得到广泛应用，成为处理图像去噪的有效解决方法。

分析了深度学习图像去噪方法；依据网络结构详细分析了图像去噪方法的思想，并对优缺点进行梳理总结；通过在DND 、PolyU 等数据集上的实验结果，对比分析基于深度学习去噪方法的性能；对图像去噪研究的关键问题进行总结，并讨论该领域未来研究的发展趋势。

关键词：图像去噪；真实噪声；合成噪声；深度学习文献标志码：A中图分类号：TP399doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2011-0341Overview of Image Denoising Methods Based on Deep LearningLIU Di 1，2,JIA Jinlu 1，2,ZHAO Yuqing 1，2,QIAN Yurong 1，2，31.College of Software,Xinjiang University,Urumqi 830046,China2.Key Laboratory of Signal Detection and Processing in Xinjiang Uygur Autonomous Region,Urumqi 830046,China3.Key Laboratory of Software Engineering,Xinjiang University,Urumqi 830046,ChinaAbstract ：Image denoising is a kind of technology that uses the context information of image sequence to remove noise and restore clear image.It is one of the important research contents in the field of computer vision.With the development of machine learning,deep learning has been widely used in the field of image denoising,and has become an effective solution for image denoising.Firstly,the deep learning image denoising method is analyzed.Secondly,the idea of image denoising method is analyzed in detail according to the network structure,and the advantages and disadvantages are summarized.Then,through the experimental results on DND,PolyU and other data sets,the performance of deep learning based image denoising methods is compared and analyzed.Finally,the key issues of image denoising research are summarized,and the future development trend of the research of this field is discussed.Key words ：image denoising;real noise;synthetic noise;deep learning基金项目：国家自然科学基金（61966035）；自治区研究生创新项目（XJ2019G069）；新疆维吾尔自治区教育厅创新团队项目（XJEDU2017T002）。

第1期2021年1月No.1January，20210 引言生活中，光线暗，照度低、曝光不足会导致图片整体亮度偏低，噪声大，边缘细节信息丢失严重，影响图像视觉效果，因此对低照度图像进行处理是极有必要的。

早年间，主要采用直方图均衡化、伽马变换、Retinex 理论[1]等方法对低照度图像进行增强。

虽然这些方法在一些程度上可以提高图像的亮度，增强图像的可读性，但同样存在一些棘手的问题无法解决，如：增强后的图像色彩不均，颜色失真，图像有大量光晕出现。

后来，随着深度学习在不同领域的应用取得不错成果后，大量学者开始将目光投向于用深度学习的方法增强低照度图像。

目前，经过大量实验证明，基于深度学习的方法在低照度图像增强上具有可行性。

增强后图像无论从主观的视觉体验还是客观的图像质量评价方面的表现都十分出色。

1 传统的低照度图像增强算法目前，应用比较广泛的传统的低照度图像增强算法主要分为4类，分别是基于色调映射算法、基于背景融合算法、基于直方图均衡化算法和基于模型算法[2]。

1.1 基于色调映射算法色调映射技术产生于20世纪90年代，主要通过扩展低照度图像的动态范围，提高图像的亮度，改善图像的光照不均匀性。

色调映射方法可以大致分为两类：全局方法与局部方法。

全局方法对图像的动态范围变换中的每个像素应用相同的变换曲线，选择不同的曲线可以达到不同的视觉效果。

这种算法计算简单，实现容易。

但是由于对图像中所有像素的变换相同，得到的图像在色度、亮度和细节方面都有一定的损失。

局部色调映射算法的实质是图像中每个像素的映射曲线都是同邻域像素信息相关的，其优势在于通过对图像局部特征进行处理，弥补了全局算法不能保留局部特征的缺点。

1.2 基于背景融合算法背景融合类算法是将白天的亮度信息融合到夜间的图像中，利用白天背景的亮度来增强夜间图像的像素，从而达到增强人眼视觉的效果。

侯雷等[3]曾采用平均K 帧的方法获取白天背景，再利用Retinex 理论提取了白天背景和夜间视频帧的亮度，采用帧差法提取了夜间视频帧的移动物，将相同场景的白天背景亮度融合夜间帧的视频以达到图像增强的目的。