自监督单目深度估计受到了国内外研究人员的广泛关注。现有基于深度学习的自监督单目深度估计方法主要采用编码器-解码器结构。然而,这些方法在编码过程中对输入图像进行下采样操作,导致部分图像信息,尤其是图像的边界信息丢失,进而影...自监督单目深度估计受到了国内外研究人员的广泛关注。现有基于深度学习的自监督单目深度估计方法主要采用编码器-解码器结构。然而,这些方法在编码过程中对输入图像进行下采样操作,导致部分图像信息,尤其是图像的边界信息丢失,进而影响深度图的精度。针对上述问题,提出一种基于拉普拉斯金字塔的自监督单目深度估计方法(Self-supervised Monocular Depth Estimation Based on the Laplace Pyramid,LpDepth)。此方法的核心思想是:首先,使用拉普拉斯残差图丰富编码特征,以弥补在下采样过程中丢失的特征信息;其次,在下采样过程中使用最大池化层突显和放大特征信息,使编码器在特征提取过程中更容易地提取到训练模型所需要的特征信息;最后,使用残差模块解决过拟合问题,提高解码器对特征的利用效率。在KITTI和Make3D等数据集上对所提方法进行了测试,同时将其与现有经典方法进行了比较。实验结果证明了所提方法的有效性。展开更多
目的为了提高数字水印的不可见性,运用拉普拉斯金字塔对原始图像进行拉普拉斯分解后使用DCT变换将水印嵌入其拉普拉斯残差图像的中高频。方法对原始图像的Y通道灰度图像进行多层拉普拉斯分解后得到第2层拉普拉斯残差图像,然后通过余弦...目的为了提高数字水印的不可见性,运用拉普拉斯金字塔对原始图像进行拉普拉斯分解后使用DCT变换将水印嵌入其拉普拉斯残差图像的中高频。方法对原始图像的Y通道灰度图像进行多层拉普拉斯分解后得到第2层拉普拉斯残差图像,然后通过余弦变换将水印图像嵌入原始图像第2层拉普拉斯残差图像,最后将所有拉普拉斯残差图重建为含水印图像。结果嵌入水印图像的PSNR能够达到40.3 d B,在图像细节上有少许多噪声,并且对一定的图像攻击具有鲁棒性。结论该算法能够改善数字水印技术的不可见性。展开更多
文摘自监督单目深度估计受到了国内外研究人员的广泛关注。现有基于深度学习的自监督单目深度估计方法主要采用编码器-解码器结构。然而,这些方法在编码过程中对输入图像进行下采样操作,导致部分图像信息,尤其是图像的边界信息丢失,进而影响深度图的精度。针对上述问题,提出一种基于拉普拉斯金字塔的自监督单目深度估计方法(Self-supervised Monocular Depth Estimation Based on the Laplace Pyramid,LpDepth)。此方法的核心思想是:首先,使用拉普拉斯残差图丰富编码特征,以弥补在下采样过程中丢失的特征信息;其次,在下采样过程中使用最大池化层突显和放大特征信息,使编码器在特征提取过程中更容易地提取到训练模型所需要的特征信息;最后,使用残差模块解决过拟合问题,提高解码器对特征的利用效率。在KITTI和Make3D等数据集上对所提方法进行了测试,同时将其与现有经典方法进行了比较。实验结果证明了所提方法的有效性。
文摘目的为了提高数字水印的不可见性,运用拉普拉斯金字塔对原始图像进行拉普拉斯分解后使用DCT变换将水印嵌入其拉普拉斯残差图像的中高频。方法对原始图像的Y通道灰度图像进行多层拉普拉斯分解后得到第2层拉普拉斯残差图像,然后通过余弦变换将水印图像嵌入原始图像第2层拉普拉斯残差图像,最后将所有拉普拉斯残差图重建为含水印图像。结果嵌入水印图像的PSNR能够达到40.3 d B,在图像细节上有少许多噪声,并且对一定的图像攻击具有鲁棒性。结论该算法能够改善数字水印技术的不可见性。
