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[学位论文] 作者：孙蕴瀚,,
来源：江苏科技大学 年份：2020
从图像中推断三维场景是计算机视觉的核心问题之一,而估计场景的深度信息是解析场景三维几何关系的重要方法。传统方法主要是基于光学几何约束或一些环境假设,比如光照变化、纹理特征和运动中恢复结构等,这些基于一定先验信息的方法日趋成熟。由于深度学习能够......
[期刊论文] 作者：孙蕴瀚,史金龙,孙正兴,,
来源：计算机辅助设计与图形学学报 年份：2020
为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度,提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法.首先,该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络,改善了网络的学习效率和性能,......
[期刊论文] 作者：葛启杰,史金龙,孙蕴瀚,,
来源：激光与光电子学进展 年份：2020
在双目结构光系统下,提出一种基于二值空间的条纹边界编解码方法。提出二值空间的定义;按投影顺序将投影图案分层,并为第一层条纹图像构造初始二值空间;根据初始二值空间内黑白条纹的顺序,分别在两个子空间内提取第二层条纹图像的边界线;重复上述操作,每一层条......
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