检索结果-南通市图书馆

融合自适应采样与全局感知的图像深度估计算法

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程与应用 2024年

作者：王国相李昌隆宋俊锋叶振金恒丽水学院浙江省特色文创产品数字化设计与智能制造重点实验室北京邮电大学信息与通信工程学院浙江大华技术股份有限公司

深度估计旨在通过少量稀疏深度样本点预测场景的稠密深度图，现有方法通常直接从稀疏深度样本生成最终的深度预测图，没有充分挖掘稀疏深度图包含的几何信息，导致深度估计算法的预测精度不够高。针对上述问题，提出一种融合自适应采样... 详细信息

深度估计旨在通过少量稀疏深度样本点预测场景的稠密深度图，现有方法通常直接从稀疏深度样本生成最终的深度预测图，没有充分挖掘稀疏深度图包含的几何信息，导致深度估计算法的预测精度不够高。针对上述问题，提出一种融合自适应采样与全局感知的图像深度估计算法，由粗粒度到细粒度逐步预测深度图。通过引入预训练的深度补全网络预测粗粒度的稠密深度图，获取丰富的场景结构信息和语义信息。然后，设计自适应深度采样方法，引导算法模型对远处的区域施加更多关注，缓解深度数据的长尾分布问题。同时通过新设计的全局感知模块，捕获并融合多尺度特征，从而获取更多的场景上下文信息。在NYU-Depth-v2数据集上的实验结果表明，算法在整体性能上超越了其他方法；消融实验的结果验证了提出的各个模块的有效性；Zero-shot实验的结果表明算法有较好的泛化性能，其中在ScanNet数据集上的阈值精度指标δ<1.25相比P3D方法提升了42%，相比S2D方法则提升了3.8%。

关键词：深度估计深度补全稠密深度图多尺度特征融合自适应采样

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于最小割的稠密视差图恢复算法

软件学报 2005年第6期16卷 1090-1095页

作者：彭启民贾云得北京理工大学计算机科学与技术系北京100081

针对经典最小割算法计算量大和适应性不足的问题,提出一种改进的基于网络最小割计算稠密深度图的全局优化方法.首先,根据视差变化与不连续区域之间的关系,定义了具有一定适应性的平滑约束和遮挡约束,然后使用网络最小割算法,求解遮挡情... 详细信息

针对经典最小割算法计算量大和适应性不足的问题,提出一种改进的基于网络最小割计算稠密深度图的全局优化方法.首先,根据视差变化与不连续区域之间的关系,定义了具有一定适应性的平滑约束和遮挡约束,然后使用网络最小割算法,求解遮挡情况下的稠密视差.其次,在分析最小割算法复杂性的基础上,给出了一种受限α-扩展(α-expansion)操作,该操作根据灰度连通性和特征点匹配的结果对每次网络构造的顶点进行控制,减少网络中顶点和边的数目,可有效提高计算效率.实验结果显示,该算法在保证视差恢复准确性的前提下,能以较快的速度计算出较理想的稠密视差图.

关键词：稠密深度图优化最小割连通区域受限α-扩展

维普期刊数据库

一种基于Hopfield网络的立体匹配方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国图象图形学报（A辑） 2004年第6期9卷 729-736页

作者：胡海峰熊银根中山大学电子与通信工程系广州510275

立体匹配是计算机视觉研究的经典难题 ,其算法的复杂度和精度直接影响了视觉系统对外部景物的重建性能。为此提出了一种新的基于神经网络的立体匹配方法 ,其基本思想是 :在实现核线重排的前提下 ,利用唯一性、相容性以及相似性等匹配约... 详细信息

立体匹配是计算机视觉研究的经典难题 ,其算法的复杂度和精度直接影响了视觉系统对外部景物的重建性能。为此提出了一种新的基于神经网络的立体匹配方法 ,其基本思想是 :在实现核线重排的前提下 ,利用唯一性、相容性以及相似性等匹配约束条件 ,建立反映对应极线间所有匹配点约束关系的能量函数 ,将其映射到二维 Hopfield网络进行极小化求解 ,网络最后的稳态表示匹配点的对应关系 ;通过对图中所有极线进行上述操作 ,可以得到所求的视差图。与传统方法相比 ,本算法具有两个明显的特点 :(1)匹配基元采用了普通的图像点 ,可以直接获得稠密的深度图 ;(2 ) Hopfield网的外部输入不再为常数 ,而是一个反映对应点灰度相似性关系的值。通过对合成图以及真实图景进行测试 ,验证了该方法的有效性。

关键词：立体匹配神经网络 Hopfield网络稠密深度图灰度相似性计算机视觉

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

微型实时多目立体视觉机设计与实现

电子学报 2003年第9期31卷 1334-1336页

作者：贾云得徐一华刘万春杨聪朱玉文北京理工大学计算机科学与工程系北京100081

本文给出一种实时计算场景稠密深度图的多目立体视觉机设计与实现方法 .立体视觉机使用多个微型摄像机同步获取场景图像 ,采用图像修正、LoG滤波、多立体图像对匹配和稠密深度图等并行算法 ,利用FPGA的大规模并行处理能力和各算法间的... 详细信息

本文给出一种实时计算场景稠密深度图的多目立体视觉机设计与实现方法 .立体视觉机使用多个微型摄像机同步获取场景图像 ,采用图像修正、LoG滤波、多立体图像对匹配和稠密深度图等并行算法 ,利用FPGA的大规模并行处理能力和各算法间的多级流水线关系 ,在一片FPGA芯片上实现了立体视觉信息的实时处理 .设计的立体视觉机体积小 ,运行速度快 .当图像分辨率为 32 0× 2 4 0像素 ,深度搜索范围为 6 4级 ,深度图精度为 8位 ,时钟频率为6 0MHz时 ,恢复稠密深度图的速度大于 30帧 /秒 .

关键词：立体视觉稠密深度图 FPGA 实时计算微型系统

维普期刊数据库