基于单静态图像的深度感知模型

孟令恒; 丁世飞

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基于单静态图像的深度感知模型

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为解决立体视觉深度感知模型的昂贵计算代价问题,提出以机器学习算法为主要依托的基于单静态图像的深度感知模型。研究基于单静态图像的深度感知模型的形式化表示、多尺度空间图像特征的选择,并将该模型应用于深度图的预测,以及利用该模型预测到的深度图进行3D场景重构。试验结果表明,基于单静态图像的深度感知模型可以获得较好的深度预测精度、较快的预测速度以及比较理想的重构模型。

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来源
《山东大学学报：工学版》 |2016年第3期|37-43|共7页
作者
孟令恒; 丁世飞;
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作者单位

中国矿业大学计算机科学与技术学院;

江苏徐州221116;

中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室;

北京100190;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
深度感知; 3D重构; 马尔科夫随机场; 机器学习; 图像处理;

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