对于每一个场景,使用基于屏幕空间的泊松曲面重建(screened Poisson surface reconstruction),从全局曲面重建中提取一个包含1~6百万三角形的三角网格M;然后,在场景中对RGB-D图像进行采样,我们从图像视点的摄像机姿态渲染重建的网格M,以获得一个完整的深度图像D。这个过程为我们提供了一套RGB-D->D*图像对,而不需要收...
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
东京大学等联合发布!透明物体深度补全NeRF 使用现成的RGB-D相机获取透明物体的精确深度信息是计算机视觉和机器人领域的一个众所周知的挑战。深度估计/补全方法通常在从模拟、额外的传感器或专门的数据收集装置和已知的三维模型中获得具有质量深度标签的数据集上使用和训练
1.基于RGB图像估计表面法向量和障碍物闭合边界; 2.使用监督学习方法,基于大量表面重建渲染的数据训练出深度模型,来补全深度图像。 表面法向量图N,障碍物边界B,建立一个方程,补全深度图D。目标函数被定义成四项的方差加权求和: 关键的三个问题: 1.how can we get training data for depth completion?