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摘要：本发明公开了一种基于TOF相机的非视域目标三维重建方法及系统，方法包括：搭建非视域成像场景；通过TOF相机从非视域成像场景采集数据集；对数据集进行预处理，消除TOF相机的图像畸变并保留中介面的散射退化特性；采用预处理后的数据集，对搭建的三维重建模型MRS‑Net进行训练；三维重建模型MRS‑Net采用基于深度学习的变尺度编码‑解码架构搭建得到；将待重建的深度退化图像输入三维重建模型，输出非视域场景的深度重建图像。本发明成本低、速度快且成像结果优秀，在中介面为反射率为90％的漫反射板时能够从深度退化图完全模糊的情况下重建出成像目标的轮廓，且存在着较少的阴影，可广泛应用于三维成像技术领域。
主权项：1.一种基于TOF相机的非视域目标三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：搭建非视域成像场景；其中，所述非视域成像场景由TOF相机、中介面、成像目标三个部分组成；通过TOF相机从所述非视域成像场景采集非视域数据集；其中，所述非视域数据集包括原始深度退化图像和对应的深度清晰图像；对所述非视域数据集进行预处理，消除TOF相机的图像畸变并保留中介面的散射退化特性；采用预处理后的所述非视域数据集，对搭建的三维重建模型MRS-Ne进行训练，得到MRS-Net网络模型；其中，所述三维重建模型MRS-Ne采用基于深度学习的变尺度编码-解码架构搭建得到；将待重建的深度退化图像输入所述MRS-Net网络模型，输出非视域场景的深度重建图像。
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百度查询： 北京理工大学珠海学院 一种基于TOF相机的非视域目标三维重建方法及系统
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