一种基于深度学习与条纹投影轮廓术的单张图像重建方法

    公开(公告)号:CN117011478B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311285929.9

    申请日:2023-10-07

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习与条纹投影轮廓术的单张图像重建方法,涉及图像处理技术领域。基于深度学习与条纹投影轮廓术的单张图像重建方法,包括:搭建条纹投影轮廓术系统的虚拟仿真系统,并对渲染后的条纹图像采用多频外差法进行重建构建训练数据集;提出两阶段的网络模型,先从单张条纹图像预测单频多张相移图像,将单频相移图像生成包裹相位图像,再从单频包裹相位图像预测条纹色阶,实现高精度的相位检索。本发明搭建了一个虚拟仿真系统,简化了复杂的数据采集过程;将虚拟仿真系统渲染的图像作为数据集,提出了一种基于深度学习和条纹投影轮廓术的单张图像重建方法,可以很好的得到绝对相位,有更高的三维重建精度。

    一种基于深度学习与条纹投影轮廓术的单张图像重建方法

    公开(公告)号:CN117011478A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202311285929.9

    申请日:2023-10-07

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习与条纹投影轮廓术的单张图像重建方法,涉及图像处理技术领域。基于深度学习与条纹投影轮廓术的单张图像重建方法,包括:搭建条纹投影轮廓术系统的虚拟仿真系统,并对渲染后的条纹图像采用多频外差法进行重建构建训练数据集;提出两阶段的网络模型,先从单张条纹图像预测单频多张相移图像,将单频相移图像生成包裹相位图像,再从单频包裹相位图像预测条纹色阶,实现高精度的相位检索。本发明搭建了一个虚拟仿真系统,简化了复杂的数据采集过程;将虚拟仿真系统渲染的图像作为数据集,提出了一种基于深度学习和条纹投影轮廓术的单张图像重建方法,可以很好的得到绝对相位,有更高的三维重建精度。

    一种相机辅助标定方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117765098A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202410194496.4

    申请日:2024-02-22

    IPC分类号: G06T7/80 G06T17/20 G06T15/00

    摘要: 本发明公开一种相机辅助标定方法、系统、设备及存储介质,涉及相机标定领域,方法包括获取相机初始内参数;根据标定板利用仿真技术确定标定板的标定姿态;根据所述标定板的标定姿态利用构造矩阵进行坐标系转换,得到像平面坐标系下的顶点坐标;所述构造矩阵是通过所述相机初始内参数确定的;所述构造矩阵包括模型矩阵、投影矩阵和观察矩阵;根据所述像平面坐标系下的顶点坐标进行虚拟标定信息渲染得到渲染结果;根据所述渲染结果对相机进行标定,得到相机标定结果。本发明能提高标定的准确性并减少标定过程中的工作量。

    全地形移动探测机器人
    6.
    外观设计

    公开(公告)号:CN308558615S

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202330697428.6

    申请日:2023-10-26

    设计人: 杨智森

    摘要: 1.本外观设计产品的名称:全地形移动探测机器人。
    2.本外观设计产品的用途:用于地形探测、危险环境侦察的轮履式复合移动机器人,也可用于自然灾害发生后的周边环境救援探查。
    3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。
    4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图。