一种基于深度学习和傅里叶域分析的图像深度估计方法

本发明公开了一种基于深度学习和傅里叶域分析的图像深度估计方法，其包括，读取数据集里的图像对，将图像对输入提出的网络架构中获取重建视图；将图像对和重建视图带入损失函数，训练并确认网络架构，得到最初视差图；带入以裁剪比λ裁剪的图像对至确认的网络架构，获取视差映射候选对象；以及，融合视差映射候选对象，估计深度并显示于显示设备上；其中，所述图像对区分为左视图和右视图，所述重建视图区分为重建左视图和重建右视图；本发明基于深度学习的网络架构和傅里叶域分析无监督单目图像估计深度学习算法，有效提高了深度图精度和运动图像深度估计的精度，改进的网络架构，提升算法准确度和鲁棒性。