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基于多景深图像序列的三维形貌重建：数据集与模型研究.pdf

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    摘要

    基于多景深图像序列的三维形貌重建方法利用不同景深的图像和图像自带的场

    景信息联合推导深度线索，其较高的重建效率与较低的硬件成本有利于实现三维重

    建的多场景应用。

    但受限于已有多景深图像数据集复杂的深度线索关系，三维形貌重建模型无法

    在未知场景下保持性能。另外，现有的卷积神经网络模型无法有效的融合多景深图

    像序列的全局时空信息，无法精确捕获图像帧之间聚焦离焦的传递信息与单帧图像

    的聚焦区域变化。针对数据集和网络模型问题，本文对三维形貌重建展开以下研究：

    (1)现有三维形貌重建

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