【摘 要】
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反射率估计在计算机视觉、计算机图形学等领域具有重要作用.为了精确获取反射率,提出一种基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法(RENA).该算法以Kinect二代传感器采
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院; 东北大学机器人科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61701101,61603080,U1613214,U1713216);国家机器人重点专项项目(2017YFB1300900);中央高校基本科研业务费项目(N170402008,N172603001,N172604004);沈阳市科研基金项目(17-87-0-00)
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反射率估计在计算机视觉、计算机图形学等领域具有重要作用.为了精确获取反射率,提出一种基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法(RENA).该算法以Kinect二代传感器采集结果计算初始反射率,并建立反射率加性噪声模型,同时提出光照度鲁棒估计的概念,简化反射率图像非稳态随机过程模型.实验表明, RENA算法的反射率估计结果优于其他去噪算法,适用于室内场景的反射率图像高精度估计.
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