一种基于红外图像序列的深度学习三维重建仿真方法初探

陈寂驰; 魏国华; 郭聪隆; 张立和

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一种基于红外图像序列的深度学习三维重建仿真方法初探

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为了提高红外图像的三维重建精度,提出一种基于红外图像序列、联合传统多视角恢复空间三维信息以及深度学习网络的三维重建仿真方法.该方法具体分为原始点云生成以及点云补全两部分.第一部分,通过输入预处理后的红外图像序列,基于传统被动式多视角三维重建方法生成不完整的原始点云;第二部分,将不完整点云通过一种联合式网络结构进行点云补全,进而实现三维重建.实验结果表明,本方法可以有效实现红外图像序列的点云生成,能够有效补全点云缺失部分,相比于现有点云补全方法,部分类别测试结果在搬土距离(earth mover's dis-tance,EMD)指标方面表现更好.此外,仿真模型具有良好的独立性以及拓展性,随着训练数据的增加以及训练方法的优化,具有高质量完成红外图像序列三维重建任务的潜力.

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来源
《空天防御》 |2020年第4期|21-29|共9页
作者
陈寂驰; 魏国华; 郭聪隆; 张立和;
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作者单位

北京理工大学信息与电子学院北京100081;

北京理工大学信息与电子学院北京100081;

北京理工大学信息与电子学院北京100081;

大连理工大学电子与信息工程学院辽宁大连116086;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类红外技术的应用;
关键词
红外图像; 深度学习; 点云补全; 三维重建; 仿真方法;

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