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oe1(光电查) - 科学论文

11 条数据
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  • 用于结构光的立体匹配网络

    摘要： 近年来，深度学习已广泛应用于双目立体匹配以实现深度获取，这使精度得到了极大提升。然而，结构光场却鲜少受到关注。本文提出一种用于结构光的网络，以提取有效的匹配特征进行深度获取。该网络通过考虑不同尺度的感受野并为相应特征分配适当权重来改进孪生网络，具体实现方式是将金字塔池化结构与挤压激励网络分别结合到孪生网络中，用于特征提取和权重计算。为进行网络训练和测试，通过将随机图案投射到现有的双目立体数据集中，生成了具有修正真实值的结构光数据集。实验表明，所提出的网络能够实现实时深度获取，并利用结构光提供更优质的深度图。

    关键词： SLNet，立体匹配，结构光，连体网络

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [IEEE 2018年第15届计算机与机器人视觉会议(CRV) - 加拿大安大略省多伦多市 (2018.5.8-2018.5.10)] 2018年第15届计算机与机器人视觉会议(CRV) - 基于三维卷积神经网络的视差滤波

    摘要： 立体匹配是一个不适定问题，因此生成的视差图往往不准确且存在噪声。为缓解这一问题，现有方法多致力于仅为选定像素输出精确视差值。我们并未设计新的稀疏视差匹配优化方法，而是提出了一种新颖的视差过滤步骤，用于检测并剔除不准确的匹配。基于三维卷积神经网络，我们的检测器直接在三维匹配代价体上进行训练，因而能兼容不同的匹配代价生成方法。实验结果表明，该方法能有效滤除错误匹配同时保留准确匹配。将本方法与最简单的赢家通吃优化算法结合后，在Middlebury立体评估网站上的表现优于大多数现有稀疏立体匹配算法。

    关键词： 立体匹配、置信度度量、三维卷积神经网络

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 基于GPU嵌入式板卡的双目摄像头3D人流计数技术

    摘要： 监控摄像头中的人数统计是了解人流和生成热力图的关键技术。近年来，随着基于深度学习的物体检测算法的发展，人员检测性能得到了显著提升。然而，在人群密集的场所，由于人们经常被他人遮挡，检测率较低。我们提出了一种使用立体相机的计数方法，以解决因遮挡导致的漏检问题。通过应用立体匹配提取深度图像，并利用深度信息将相机视角转换为俯视图。我们利用高度图和占用图检测人员，并采用基于卡尔曼滤波器的跟踪器对人员进行跟踪和计数。我们在NVIDIA Jetson TX2上运行所提出的方法，以验证其在嵌入式板上的实时运行可能性。实验结果表明，该方法比现有方法具有更高的准确性，并且可以实现实时处理。

    关键词： NVIDIA Jetson TX2、遮挡检测、视图投影、立体匹配、卡尔曼滤波跟踪器、三维人数统计

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于稀疏光场视图的遮挡处理深度估计

    摘要： 本文解决了仅利用稀疏视角信息实现稠密光场全视角深度估计的问题。该研究对从部分视角进行光场重建、视图合成及压缩等应用具有重要价值。与现有大多数基于光场的场景深度估计方法不同，本算法通过考虑遮挡效应为每个视角计算视差（即等效深度），同时保持深度空间的连续性且无需预设深度范围先验知识。实验表明，无论是合成光场还是真实光场，本算法在性能上均可媲美当前最先进的全光场深度估计算法——后者通常仅针对中心视角生成深度图。

    关键词： 光场、立体匹配、光流、低秩近似、深度估计

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）- 波兰克拉科夫（2018.10.16-2018.10.18）] 2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）- 基于准稠密匹配的微创手术实时三维重建

    摘要： 本研究提出了一种实时微创手术数据三维重建方法。该方法基于已有的准稠密匹配框架构建，并对其组件进行速度优化。首先恢复一组鲁棒匹配的稀疏特征点，随后在空间邻域内传播三维信息，直至相似度达到预设阈值，从而覆盖手术视野区域的半稠密部分。通过零均值归一化互相关度量实现稠密层级的匹配以建立对应关系。该算法能在保持实时性能的同时，重建出误差相对较小的视差图。

    关键词： CUDA、MIS、视差估计、立体匹配、三维重建

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议（CAOL）-保加利亚索佐波尔（2019.9.6-2019.9.8）] 2019年IEEE第八届先进光电子学与激光国际会议（CAOL）-基于反铁磁隧道结的共振型太赫兹频率信号探测器

    摘要： 十年后，精确的深度估计仍是一项重要挑战，尤其是基于立体图像的深度估计。其准确性源于良好的深度层级和结构保持。为此，本文提出了一种深度后处理框架。该框架以"自适应随机游走重启（2015）"算法为基础，为优化该方法生成的深度图，我们引入了基于互结构概念的中值求解器/滤波器——该结构指代两幅图像中的结构信息。通过联合滤波器进一步增强了该滤波器的性能。随后采用图像域变换来消除导致图像畸变的伪影。我们将提出的后处理方法与Middlebury基准测试中排名前八的算法进行对比，并通过与谷歌最新深度图估计方法的比较，探究该方法与更广泛应用的先进技术的竞争力。实验结果证明了所提后处理方法兼具精确性与高效性。

    关键词： 精度、立体匹配、边缘保持、深度图

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [IEEE 2018年智能计算与电子企业国际会议(ICSCEE) - 沙阿兰(2018.7.11-2018.7.12)] 2018年智能计算与电子企业国际会议(ICSCEE) - 基于边缘保持滤波的精确视差图估计

    摘要： 本文提出了一种新的视差图估计算法。该视差图包含立体匹配过程获取的深度信息。通常，该过程对低纹理区域及高亮度对比度图像中的强噪声较为敏感。为解决这些问题，所提算法在匹配阶段利用RGB通道，并在第二和最终阶段采用边缘保持滤波器——引导滤波器(GF)。该滤波器核能有效恢复低纹理区域，同时降低噪声并锐化图像。此外，GF对高亮度对比度导致的失真具有较强的鲁棒性。该算法在低纹理区域的视差图生成中取得了精确结果?；贛iddlebury标准立体基准测试的定量与定性评估，本研究成果相比若干经典算法具有更优表现。

    关键词： 立体匹配，绝对差值和，计算机视觉，视差图，引导滤波

    更新于2025-09-23 06:05:33

  • [IEEE 2019年光子学北美会议(PN) - 加拿大魁北克市(2019.5.21-2019.5.23)] 2019光子学北美会议(PN) - 高性能单片双波长InAs/InP量子点C波段分布反馈激光器

    摘要： 十年后，精确的深度估计仍是一项重要挑战，尤其是基于立体图像的深度估计。这种精确性源于良好的深度层级与结构保持。为此，本文提出了一种深度后处理框架。该框架以"自适应随机游走重启算法（2015）"为基础，为优化该方法生成的深度图，我们引入了一种基于互结构概念的中值求解器/滤波器——该结构指代双图像中的结构信息。通过联合滤波器进一步增强了该滤波器的性能。随后，采用图像域变换来消除导致图像畸变的伪影。最后将所提出的后处理方法与Middlebury基准测试中排名前八的算法进行对比，并与谷歌新近提出的深度图估计方法进行比较以验证其竞争力。实验结果表明，该后处理方法兼具精确性与高效性。

    关键词： 边缘保持、立体匹配、精度、深度图

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 武汉(2018.7.25-2018.7.27)] 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 基于双目视觉的六角螺钉识别与定位系统

    摘要： 传统人工带电作业要求操作人员在高压强磁环境下具备高标准的精神状态与技术水平，这不仅降低了现代生产生活的效率，还对作业人员安全构成潜在威胁。因此，发展机器人带电作业对学术研究和工业应用都具有重要意义。工业机器人带电作业的关键问题在于高精度识别与定位变电站内六角形螺钉。为解决该问题，本文设计了基于双目视觉的变电站六角形螺钉识别定位系统。提出包含三个步骤的立体匹配方法：首先通过中值滤波降低目标边缘噪声；继而采用阈值调节图像分割法获取目标；进一步利用矩特征表达两幅图像中六边形中心作为立体匹配点。最终基于立体视觉模型和相机标定参数，根据视觉几何关系获取深度信息。实验结果表明，本文设计的双目系统能准确稳定地识别目标，测量误差控制在4%以内。

    关键词： 双目立体视觉、图像分割、深度信息、立体匹配

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • [IEEE 2018年第15届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 突尼斯雅斯敏·哈马马特(2018.3.19-2018.3.22)] 2018年第15届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 基于两步零均值SAD和动态规划的实时立体匹配

    摘要： 密集深度图提取是计算机视觉中一个动态的研究领域，旨在从立体图像对中恢复三维信息。目前已开发出多种算法，其中基于块匹配的局部方法因具有线性计算复杂度和易于实现的特点而广为流行。这类局部代价函数被应用于图割和动态规划等全局方法中，以降低对遮挡区域和均匀纹理的敏感度。本文提出一种基于两阶段处理的新型图像匹配方法：以块匹配作为局部代价函数，动态规划作为能量优化手段。我们创新性地将零均值绝对差和（ZSAD）与动态规划相结合形成两阶段处理——通过平滑约束和顺序约束来优化对应关系。立体匹配精度和运行时间是评估匹配方法的核心指标，通过降低计算复杂度并采用并行高性能图形硬件，实时处理已成为现实。本文在Middlebury立体基准测试上评估所提方法，并开发GPU CUDA实现方案以加速算法达到实时性能。

    关键词： 动态规划、立体匹配、GPU、CUDA实现、代价函数、块匹配

    更新于2025-09-04 15:30:14