本发明不仅能够在弱对齐RGB‑D图像的引导下对数据严重缺失的原始深度图进行补全,并能够保证补全深度图的结构准确度和平滑度。权利要求书3页 说明书12页 附图5页CN 116012430 A2023.04.25CN 116012430 A
深度图目前应用在很多场景,比如自动避障、活体检测、三维建模等等。但是,当面对光滑/明亮/透明/遥远场景时,深度图往往会存在一些无效点组成的缺失区域。本文介绍的是CVPR2018 的一项最新研究deep depth completion,不受RGB-D相机类型的限制,只需要输入一张RGB加一张depth图,可以补全任意形式深度图的缺失。目前主要针对的...
摘要:本发明公开了一种弱对齐RGB‑D图像引导的深度图补全方法及系统,对弱对齐RGB‑D图像进行不一致像素点检测,使用神经网络技术将弱对齐RGB‑D图像划分为平坦区域和深度结构区域,选取表面法线特征约束平坦区域的深度值平滑度;选取高斯权重特征约束深度结构区域结构信息的准确度,采用核函数调整高斯权重大小;结合马尔科...
鉴于以上方法不能很好地处理场景补全任务,所以 Song 等人[1]于 2017 年提出了语义场景补全的概念,将形状补全和语义分割相结合来解决这一问题。以单一深度图像为例,图 1 给出了语义场景补全任务的直观解释。近些年随着深度学习技术的不断发展,特别是其在机器视觉应用领域取得了巨大成功,越来越多的基于深度学习的语义...
RGB-D相机:可以获取前景和后景的距离。微软的Kinect系列,intel的realsense系列。 目前的问题: 光滑面反射、半透明物体、深色物体、超出距离。 很多深度值大范围缺失。 深度图补全是一个非常好的研究方向,2018 CVPR提出深度图补全算法。deep depth completetion。 输入: depth 图 + TGB 图 输出: 补全缺失的图...
一种端到端的RGB-D场景点云补全方法。在3D重建中,经常出现不能完全扫描独立目标,导致场景中几何信息的缺失,这些丢失的信息严重影响了许多应用,例如:一个机器人需要未知几何信息完成精确的目标抓取,因此我们引入了语义补全的例子:在一个不完整的RGB-D场景中,我们尝试探测独立的目标并且猜测他们完整的目标几何形状,这将...
多任务的统一网络:对于一个系统来说,通过各种深度学习网络来完成不同的计算机视觉任务是昂贵且不切实际的。对于场景的基本特征开发,语义分割与一些任务具有很强的一致性,例如深度估计[97]、[85]、[36]、[141]、[1141]、[87]、场景补全[22]、实例分割[146]、[107]、[81]和目标检测[97]。这些任务可以相互协作...
本文对近些年该领域提出的基于RGB-D图像的方法进行了分类和总结。根据有无使用深度学习将语义场景补全方法划分为传统方法和基 补全 深度图 二维 转载 3D视觉工坊 2022-07-29 09:36:46 721阅读 【图像分割模型】BRNN下的RGB-D分割—LSTM-CF 这是专栏《图像分割模型》的第10篇文章。在这里,我们将共同探索解决分割...
在「3D视觉工坊」公众号后台回复:3D视觉github资源汇总,即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的3D检测、6D姿态估计源码汇总等。 下载3 在「3D视觉工坊」公众号后台回复:相机标定,即可下载独家相机标定学习课件与视频网址;后台...
即使对于静态场景,传感器校准误差可能导致显著的非刚性空间失真,使得捕获的深度图无法刚性对齐。允许小量残余的非刚性变形可以缓解这个问题。非刚性配准也被应用于手持扫描的在线环路闭合中。在许多实际情况下,完全静态的场景很难保证,例如对于动物或婴儿的3D重建,在扫描过程中它们无法保持静止。已经开发了许多方法,即使...