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申请/专利权人:深圳大学
摘要:本发明实施例公开了一种单帧条纹图像的预测方法,包括:利用Transformer‑basedChannelFusionTCF模块自动识别单帧条纹图像中的物体,并将所述物体的整体形状、轮廓信息与原始的单通道图像进行融合,其中,所述TCF模块基于预训练模型DensePredictionTransformerDPT微调得到;将融合后的图像通过Res‑Unet模块进行特征提取得到所述单帧条纹图像的深度信息。提出的TCF‑ResNet模型,实现直接将条纹图映射为深度图的端到端预测,这一方法显著简化了整个流程,提高了效率,使其更适用于快速深度估计和实时三维重建。此外,借助神经网络的应用,还增强了抗噪声性能,使其在不同条件下的预测结果更可靠。
主权项:1.一种单帧条纹图像的预测方法,其特征在于,包括:利用TCF模块自动识别单帧条纹图像中的物体,并将所述物体的整体形状、轮廓信息与原始的单通道图像进行融合,其中,所述TCF模块基于DPT预训练模型得到;将融合后的图像进行通过Res-Unet模型进行特征提取得到所述单帧条纹图像的预测图形。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 深圳大学 单帧条纹图像的预测方法、装置、计算机设备和存储介质
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