一种基于物理补光模型的内窥镜影像自监督深度估计方法

本申请涉及计算机视觉与医学图像处理技术领域，为了解决内窥镜场景影像存在局部暗光而导致深度估计不准确的问题，公开了一种基于物理补光模型的内窥镜影像自监督深度估计方法，该方法包括通过在执行对象的内窥镜检查过程中引入至少一个虚拟光源，建立物理补光模型；分别获取不包含物理补光模型和包含物理补光模型条件下的内窥镜检查过程的视频数据集；构建深度估计网络，深度估计网络包括编码器、深度解码器、反照率解码器、虚拟光源多层感知机以及深度细化网络，对深度估计网络进行基于自监督学习的训练；将待处理的内窥镜图像输入至训练好的深度估计网络，输出待处理的内窥镜图像的深度图。采用本方法能够提高内窥镜图像的深度估计的准确性。