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申请/专利权人：华中科技大学;武汉联影智融医疗科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于无监督学习的单目内窥镜深度及位姿估计方法及装置，属于计算机视觉的三维重建技术领域，本发明首先得到深度估计网络输出的深度估计、位姿估计网络输出的相机位姿估计以及待测图像前后的相邻帧，然后通过视图合成得到目标图像；再根据目标图像与待测图像的损失函数，训练深度估计网络和位姿估计网络，从而实现单目内窥镜深度及位姿估计。如此，本发明将无监督深度学习的方法应用于单目内窥镜图像的三维重建，在推理时实现实时处理。同时，本发明使用光度重建损失、块间匹配相似性和平滑性损失三项误差函数，提升网络应对内窥镜图像的光照、纹理、遮挡等问题的鲁棒性。
主权项：1.一种基于无监督学习的单目内窥镜深度及位姿估计方法，其特征在于，包括：S1，获取通过单目内窥镜采集的体内组织的视频数据集；S2，从所述视频数据集中按照时间顺序抽取图像，将t时刻的图像It输入深度估计网络，得到深度估计图将t时刻及t+1时刻的图像{It,It+1}输入位姿估计网络，得到从t时刻到t+1时刻的相机位姿变换将t时刻及t-1时刻的图像{It-1,It}输入位姿估计网络，得到从t-1时刻到t时刻的相机位姿变换S3，基于和以图像It+1为参考图像，通过视图合成得到目标图像基于和以图像It-1为参考图像，通过视图合成得到目标图像S4，根据目标图像与图像It的损失函数，训练所述深度估计网络和位姿估计网络；并利用训练后的深度估计网络和位姿估计网络进行单目内窥镜深度及位姿估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 武汉联影智融医疗科技有限公司 基于无监督学习的单目内窥镜深度及位姿估计方法及装置
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