17、图像深度估计与色彩化技术解析

图像深度估计与色彩化技术解析

在计算机视觉领域，图像的深度估计和色彩化是两个重要的研究方向。它们在3D建模、可视化、机器人导航以及3D电影制作等诸多领域都有着广泛的应用。下面我们将详细介绍相关的技术方法和实验结果。

系统参数设置

在进行深度重建时，我们需要确定映射的三个组成部分（外观、深度和相对位置）的相对权重。具体操作步骤如下：
1. 数据选择 ：从每个对象类别中随机选择五个对象。
2. 参数搜索 ：使用直接单纯形搜索方法，分别为每个对象类别搜索这三个参数，目的是最小化深度估计值与已知真实值之间的L2误差。
3. 参数确定 ：参数搜索针对每个类别进行一次，选定的参数将应用于所有查询图像。这些参数值反映了外观、深度和相对位置的协方差。

以下是不同对象类别的参数值表格：
| DB名称 | 外观权重 | 深度权重 | 位置权重 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| Human - posture | 0.2140 | 0.1116 | 0.0092 |
| Hands | 0.1294 | 0.1120 | 0.0103 |
| Fish | 0.1361 | 0.1063 | 0.0116 |

对于200×150像素的图像，我们使用了三个图像尺度，不同尺度的补丁大小如下：
- 最粗尺度：5×5
- 第二级尺度：7×7
- 最精细尺度：9×9

实验结果展示

实验提供了多种对象类别的定