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题名LYTRO相机光场图像深度估计算法及重建的研究
被引量：6
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作者
孙福盛
韩燮
丁江华
刘涛
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机构
中北大学计算机与控制工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第13期175-180,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61602426
No.61672473)
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文摘
光场相机目前已广泛应用于消费领域和工业应用领域,利用光场相机对目标物进行深度重建成为了一项重要的研究课题。在实际研究过程中,Lytro相机空间信息与角度信息复用于同一传感器,导致图像分辨率较低,从而使得重建效果不甚理想。为解决这一问题,提出了一种亚像素精度的光场图像深度估计方法,在频率域对子孔径图像进行多标签下的亚像素偏移,以中心视角图像为参照,建立像素匹配代价行为;使用引导滤波抑制噪声的同时保持了图像边缘;对多标签下的匹配代价行为进行优化,得到精确的深度估计结果。对目标深度图进行表面渲染、纹理映射等重建处理,得到较为精细的重建结果。实验结果表明,该算法在对复杂度较高的物体进行重建时,解决了重建模糊等问题,有较好的表现。
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关键词
亚像素精度
多标签
图像匹配
图像分割
深度估计
三维重建
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Keywords
sub-pixel precision
multi-label
image matching
graph cut
depth map estimation
3D reconstruction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名激光点云的稀疏体素金字塔邻域构建与分类
被引量：3
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作者
陶帅兵
梁冲
蒋腾平
杨玉娇
王永君
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机构
江苏省地理信息资源开发与应用协同创新中心
南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
南京师范大学地理环境演变国家重点实验室培育点
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2021年第11期2703-2712,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(41771439)
国家重点研发计划项目(2016YFB0502304)
自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室项目(KF-2018-03-070)。
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文摘
目的在点云分类处理的各环节中,关键是准确描述点云的局部邻域结构并提取表达能力强的点云特征集合。为了改进传统邻域结构单尺度特征表达能力的有限性和多尺度特征的计算复杂性,本文提出了用于激光点云分类的稀疏体素金字塔邻域结构及对应的分类方法。方法通过对原始数据进行不同尺度下采样构建稀疏体素金字塔,并根据稀疏体素金字塔提取多尺度特征,利用随机森林分类器进行初始分类;构建无向图,利用直方图交集核计算邻域点之间连接边的权重,通过多标签图割算法优化分类结果。当体素金字塔的接收域增大时,邻域点密度随其距离中心点距离的增加而减小,有效减少了计算量。结果在地基Semantic3D数据集、车载点云数据和机载点云数据上进行实验,结果表明,在降低计算复杂性的前提下,本文方法的分类精度、准确性和鲁棒性达到了同类算法前列,验证了该框架作为点云分类基础框架的有效性。结论与类似方法相比,本文方法提取的多尺度特征既保持了点的局部结构信息,也更好地兼顾了较大尺度的点云结构特征,因而提升了点云分类的精度。
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关键词
点云分类
稀疏体素金字塔
多尺度特征
多标签图割
直方图交集核
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Keywords
point cloud classfication
sparse voxel pyramid
multi-scale feature
multi-label graph cut
histogram intersection kernel
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多标记图分割的遮挡下多目标分割及跟踪算法
被引量：1
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作者
周桢
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机构
中国空空导弹研究院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2015年第10期102-105,115,共5页
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文摘
针对遮挡下的多目标分割及跟踪问题,提出一种新的方法,其将空间-彩色混合高斯模型融入到能量函数最小化框架中。当遮挡没有发生时,为每个目标分别构建一个空间-彩色混合高斯形状描述。一旦多目标相互遮挡发生,一个多标记能量函数将在相互遮挡区域建立起来,而后利用多标记图分割技术将其最小化,从而实现对遮挡过程中所有目标进行同时标记和定位。此外,利用多个视频序列证实了所提出算法的性能。
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关键词
多目标跟踪
多目标分割
多标记图分割
遮挡
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Keywords
multi-object tracking
multi-object segmentation
multi-label graph cut
occlusion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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