[发明专利]基于深度学习的散斑图像逐像素匹配方法有效
| 申请号： | 202010695710.6 | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN111563564B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 张晓磊;左超;沈德同 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学智能计算成像研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/50;G06T7/33;G06T7/80;H04N13/239;G01B11/25 |
| 代理公司： | 北京翔瓯知识产权代理有限公司 11480 | 代理人： | 向维登 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市建邺*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开为一种基于深度学习的散斑图像逐像素匹配方法，可进行单帧散斑图像分析，获得高精度的三维信息。步骤如下：构建基于孪生卷积神经网络的模型，经双目立体视觉系统采集的训练数据训练，散斑图像经过该训练完成的模型，可得到左右视角散斑图像的视差值，将视差值结合双目立体视觉系统的标定数据获得物体的三维信息。本发明与条纹投影计算视差的方法相比，本方法只需一幅散斑图像就可以实现视差数据的计算；与传统的散斑匹配算法相比，利用本方法获得的测量结果精度更高；与基础的卷积神经网络相比，利用本方法重构出来的三维数据在细节处有着更高精度的测量结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 图像 像素 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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