多方法相融合的复杂物体深度信息的恢复

在恢复图象深度信息的方法之中,利用立体视觉的偏差来精确地定位物体的深度,是行之有效的,但只能适用于可匹配的特征点,如何建立左右图象中对应点的匹配是该方法的主要障碍;ShapeFromShading方法是利用单幅图象的灰度信息获取物体表面的形状信息(表面的方向),而不能获得其深度信息,其约束条件是表面的光滑性。在此用神经网络方法将二者融合起来,形成优势互补,用来获取物体的深度信息,通过对合成图象及实际图象进行的实验,证明了该方法的有效性

国家自然科学基金;

立体视觉; 神经网络; 深度恢复;

TP391.41

1285228k
在线咨询 用户反馈