多模态特征网络(如MVF-Net):通过分支网络分别提取RGB和深度特征,再通过注意力机制融合。 自监督学习:利用RGB-D数据的几何约束(如点云重建)训练特征点检测器。 1.2 红外图像的特征点检测 红外图像捕捉物体的热辐射,其特征点检测需关注温度梯度与热异常区域: 热斑检测:通过高斯滤波后的梯度阈值分割热源区域,提取中心...
而融合LiDAR点云和RGB-D数据的方法,利用其优势完成石油管线BIM重建,有助于实现石油管线及各种复杂组件的快速、精准测绘和建模。 本文首先在利用RGB-D图像提供的丰富语义信息和LiDAR点云精确几何信息的基础上,对深度相机采集的RGB图像进行分割,生成三维语义地...
本发明公开了一种RGB‑D图像的多尺度融合深度图像增强方法及装置。本发明包括:(1)通过双分支逐步融合的方案,使RGB图像和深度图像输入可以在深度预测中相互补充,用深度确保图像大体结构完整,用彩色填充缺失像素值;(2)通过分析真实数据的噪声分布,设计了一种混合多尺度损失函数,保证即使在真实图像数据有噪声的情况下,...
摘要:本发明提供一种基于迁移学习和宽度学习的RGB‑D图像特征协同融合方法,包括以下步骤:获得RGB‑D数据集,通过神经网络进行初步的训练,修改完结构在数据集中进行再次的训练;提取特征之后,将RGB图像特征和深度图像特征进行相关性分析融合;使用宽度学习对融合后的特征进行分类识别。本发明能够合理融合RGB图像和深度图像...
摘要 一种RGB‑D图像特征融合的人体姿态实时估计方法,该方法采用基于事件触发的方法以得到深度和彩色图像的人体姿态融合估计。本发明通过融合彩色和深度图像特征,有效地减少了对手持工具的误识别,提高了对光照变化的鲁棒性;同时,针对人体关节点运动建模困难的问题,利用BP神经网络进行人体关节点运动建模,降低了各关节点运...
本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种基于多模态特征融合的RGB‑D图像语义分割方法。由于RGB和深度特征的内在差异,如何更有效地融合两种特征仍是有待解决的问题。为了解决该问题提出了注意力引导多模态交叉融合分割网络(ACFNet),本发明采用编码器-解码器结构,将深度图编码为HHA图像,设计非对称双流特征提取网络,RGB和...
为了有效融合RGB图像颜色信息和Depth图像深度信息,提出一种基于贝叶斯框架融合的RGB-D图像显著性检测方法.通过分析3D显著性在RGB图像和Depth图像分布的情况,采用类条件互信息熵(Class-conditional mutual information,CMI)度量由深层卷积神经网络提取的颜色特征和深度特征的相关性,依据贝叶斯定理得到RGB-D图像显著性后验概率...
已经给定3帧(不连续)RGB-D相机拍摄的 RGB + depth 图像,以及他们之间的变换矩阵(以第一帧为参考帧),请将上述3帧RGB-D图像分别生成点云并融合出最终的点云输出。 数据如下: rgb0.png rgb1.png rgb2.png depth0.png depth1.png depth2.png
浙大章国峰团队发布CP-SLAM: 协同基于神经点的SLAM本文提出了一种基于RGB - D图像序列的协同隐式神经同步定位与建图( SLAM )系统,该系统由完整的前端和后端模块组成,包括里程计、回环检测、子地图融合和全局细化。为了使所有这些模块能够在一个统一的框架中实现,我们提出了一种新颖的基于神经点的3D场景表示,其中每...
1.一种基于RGB三通道信息融合的光场图像去散射方法,其特征在于,包括以下步骤:A1、从沿像面二自由度等间隔采集到的彩色散射光场图像集中,提取每幅图像的R、G、B三通道的散射干扰;A2、对于每幅图像,融合其R、G、B三通道的散射干扰,形成每幅图像基于RGB三通道一致的散射干扰矩阵;A3、对于每幅图像,根据所述散射干扰...