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基于相机阵列的广场成像与深度估计方法研究 评分:

光场成像理论已成为数字成像和计算机视觉领域重要的理论增长点和技 术突破口,并拓展了下一代成像技术的发展方向。围绕光场角度信号开展的场景深度估 计方法研究将为计算机视觉的核心问题提供了新的求解思路,进而促进了计算摄影学与计算机视觉领域的进一步融合
2018-07-25 上传大小:6.46MB
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光场深度估计(Light Field Depth Estimation)
matlab生成深度图像
如何从Lytro 相机中获取图像阵列
相机标定之一:相机模型(读multiple view geometry in computer vision)
光场相机原理及仿真实现
基于单目摄像机的图像深度提取

计算机学院的毕业设计 关于图像深度 使用单目摄像机

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光场深度估计MATLAB源代码

本代码对应文献:Yingqian Wang, Jungang Yang, Yu Mo, Chao Xiao, and Wei An, "Disparity estimation for camera arrays using reliability guided disparity propagation," IEEE Access, vol. 6, no. 1, pp. 21840-21849, 2018. 本文采用了基于置信度传播优化的深度估计算法,在估计深度的同时评估置信度,并基于置信度对深度值进行优化,在稀疏化角度采样以及弱纹理场景中可以取得较好的结果。随代码附上的是本课题小组在实验

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单目摄像机提取物体深度信息

做三维图像重建时进行深度信息估计 查找的一些比较有含金量的单目摄像机进行深度信息提取的文献 值得借鉴

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微透镜阵列5*5光场模拟成像

学习时写的,基础的思路,待完善

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学习相机定位方法总结

相机的姿态估计是增强现实技术(AR)领域研究的热点,本文针对目前已有的相机相机姿态估计算法进行了总结,并且在模拟实验中给数据加入一定强度的高斯噪声,通过EPnP算法计算出一个初始的相机姿态,然后通过LM(Levenberg-Marquardt Algorithm)算法对结果进行了优化,比之前单独使用EPnP算法的结果精度高。同时,在真实实验阶段,通过输入单幅图像,利用三维重建算法----SFM重建的3维点云作为数据表,同时在图像上检测出特征点后,得到图像点和三维点的一个匹配列表,利用EPnP和LM算法相结合估计出相机的姿态,最后给出了系统运行的时间和误差估计。

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稀疏阵列的二维DOA估计

改论文讲述了稀疏阵列下的二维DOA估计,对于学习DOA估计的学者很有帮助,可以下载查看

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matlab计算图像深度(双目图)

双目视觉是模拟人类视觉原理,使用计算机被动感知距离的方法。从两个或者多个点观察一个物体,获取在不同视角下的图像,根据图像之间像素的匹配关系,通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息

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用两个摄像头实现双目标定,双目测距级求深度基于opencv2.4.9,不需要扩展库)

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DOA估计MATLAB代码

Smart Antennas for Wireless Applications;This code creates Figure 7.3, plot of a Capon (ML)

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稀疏阵列的DOA估计

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