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抗遮挡的光场图像深度估计算法研究的开题报告 一、选题的背景和意义 随着计算机技术的不断发展,人们对于虚拟现实和增强现实的需求越来越高。而虚拟现实和增强现实的关键技术之一便是深度估计。深度估计的作用在于将单张的2D图像转化为3D的三维模型,使得对于物体的交互和定位更加准确和自然。但是目前的深度估计算法还存在一些问题,特别是对于遮挡物的深度估计仍然存在较大的困难。因此,开展抗遮挡的光场图像深度估计算法研究具有重要的理论和实际意义。 光场图像是由相机阵列或者其他光学系统采集到的多视角图像,每一个像素包含了从不同视角采集到的互相关信息。光场图像具有在深度生成、视角图像合成、3D形状重建等方面具有良好的应用前景,并广泛应用于增强现实、虚拟现实和自动驾驶等领域。通过对光场图像进行深度估计可以更好的提取场景的三维信息,增强应用场景下的真实感和体验度。其中,当前光场图像深度估计主要依赖光流法和深度学习方法。 然而,在实际应用中,由于场景中存在遮挡物,使得传统的光流和深度学习方法受到了限制,在抗遮挡的深度估计方面仍有很大的提升空间。因此,本文将探讨针对遮挡物的光场图像深度估计算法,旨在提高深度估计的精度和鲁棒性,有望为光场图像的三维重建和应用提供更多可行策略和实际应用价值。 二、研究的内容和方法 本文的主要研究内容为抗遮挡的光场图像深度估计算法。具体而言,本文将主要从以下几方面展开研究。 1.光场图像的采集和预处理。首先需要对采集到的光场图像进行预处理,包括图像去噪、图像幅度调整、视角图像的提取与裁剪等,这些步骤的优化对于后续深度估计的准确性至关重要。 2.光场图像光流分析。此部分是深度估计的前置步骤,通过对光场图像进行光流分析,可以提取场景中物体的位移和运动信息,并将其应用于深度估计之中。 3.深度学习方法的应用。深度学习被广泛应用于光场图像深度估计中,在该研究中将尝试基于光场图像的遮挡物检测和分割,利用这些信息更好地估计深度。 4.非线性优化算法的应用。本研究中还将探讨利用非线性优化算法,如基于图形模型的能量最小化等方法,提高深度估计的精度和效率。 三、预期成果和意义 本研究的主要目标是实现抗遮挡的光场图像深度估计算法,并在性能和鲁棒性方面有所提升。预期的成果包括: 1.针对光场图像遮挡情况下的深度估计算法,能够更好地准确估计场景中物体的深度信息。 2.采用深度学习方法和非线性优化算法,能够进一步提高深度估计的准确性和鲁棒性。 3.实现的抗遮挡的光场图像深度估计算法可以在增强现实、虚拟现实和自动驾驶等领域中具有广泛的应用前景。 四、进度安排 本研究拟于4月开始,并按以下进度安排进行: 第一阶段(4月-6月):对光场图像的采集和预处理进行细致的研究,实现光流分析算法,并进行初步的实验验证; 第二阶段(7月-9月):探讨深度学习方法在光场图像深度估计中的应用,进一步优化深度估计算法的表现; 第三阶段(10月-12月):将非线性优化算法引入光场图像深度估计中,提高深度估计的计算效率和准确性; 第四阶段(1月-3月):对实现的算法进行性能测试和效果验证,并在实际应用领域进行实验验证。最终完成研究报告的撰写并进行答辩。 五、论文结构 本研究的论文将由以下部分组成: 1.绪论 2.抗遮挡的光场图像深度估计算法 3.实验结果与分析 4.研究成果总结与展望 参考文献: [1]WuJ,etal.High-QualityDepthEstimationfromaSingleColorImagewithSparseEdgeConstraints[C].IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2018. [2]WangY,etal.Semi-SupervisedMonocularDepthEstimationwithLeft-RightConsistency[C].ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision,2018. [3]ZhangJ,etal.InteriorDepthCompletionusingDeepLearningandaMulti-ViewCameraSystem[J].InternationalJournalofComputerVision,2017. [4]BishopTE,etal.Lightfieldstereomatchingusingplanesweeping[J].InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition,2011.