一种基于结构化随机森林的室外单目图像深度估计方法

摘要

本发明公开了一种基于结构化随机森林的室外单目图像深度估计方法，属于深度估计领域。本发明利用图像块的特征进行分类，赋予特征相似图像块相同的深度，采用结构化随机森林来对图像深度进行预测，通过信息增益，每个节点都对场景的深度结构标签进行离散化，然后进行分类，直至树中每个叶子节点中图像块的相似度到达一定阈值。最后将每个局部块的结果组合起来，形成完整的深度图预测结果。多方面特征可获取可靠深度线索，分块能较好考虑场景的结构以及局部信息，利用已有的深度信息估计出准确可靠的绝对深度。通过多次节点处的深度结构标签离散化，对深度块的结构进行分类有益于深度的估计，通过随机结合多棵树的结果更好的提升所估计深度的精度。