基于单眼线索的自然场景深度重建

单眼线索能够在自然场景深度重建中发挥重要作用，本项目针对当前研究中所存在的不足，深入研究基于单眼线索的场景深度重建方法的各种理论和技术环节。主要研究内容包括：（1）简化各种气溶胶条件下的辐射传输方程，推导出大气调制函数和边扩展函数的一般表达式，并寻求利用图像边缘特征求解大气调制函数的方法，获取图像中各区域的深度信息。（2）推导出散焦深度与光学系统输出响应之间的关系，通过生成伪散焦图像，帮助从图像高频能量中分割出与散焦相关的部分，从中提取出深度信息。（3）采用机器学习的方法，通过大量深度图像数据的训练，实现图像中区域线索与全局线索的融合。（4）将单眼线索用于解决立体视觉中少纹理区域的匹配问题，在利用单眼线索得到各区域粗匹配结果的基础上，通过优化分割区域之间的协同合作达到提高匹配精度的目的。本项目的最终目的是使现有计算机视觉系统能够利用图像中包含的各种单眼线索，为自然场景深度重建问题提供依据。