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基于SROACC-Net的光场结构光深度估计方法研究.pdf

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    摘要

    深度估计作为计算机视觉的重要分支，近些年发展十分迅速，广泛应用于

    汽车自动驾驶、虚拟现实、文物数字化等领域。光场成像具有可以捕获光线的

    方向与强度信息的特点，与传统的单目或多目深度估计相比具有较大优势，因

    此近些年被广泛应用到深度估计这一领域中。条纹结构光投影三维测量技术具

    有精度高、速度快等特点，也逐渐成为了深度估计领域的主流研究方向。本文

    充分发挥光场成像与结构光的优势，首次提出了光场结构光数据集制作方法；

    随后以深度学习作为技术手段，对光场结构光的深层特征信息进行提取，提出

    一种基于SR

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