[发明专利]一种深度图像的校正方法、装置及设备有效
| 申请号： | 201810689092.7 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN108961184B | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 焦继超;邓中亮;苑立彬;章程;王鑫;吴奇;焦剑 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 项京;马敬 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种深度图像的校正方法、装置及设备，其中，该方法包括；获取原始深度图像；根据原始深度图像中像素点的像素值，确定原始深度图像对应的像素向量；将原始深度图像对应的像素向量输入至预先训练的人工神经网络ANN模型，对原始深度图像进行校正，得到校正后的校正深度图像；其中，ANN模型是根据具有不同参数的样本图像对应的像素向量、以及样本数据真值训练得到的。通过本发明实施例提供的深度图像的校正方法、装置及设备，能够提高对深度图像校正的准确度，进而提高三维场景重建的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 图像 校正 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
1.一种深度图像的校正方法，其特征在于，包括：获取原始深度图像；根据所述原始深度图像中像素点的像素值，确定所述原始深度图像对应的像素向量；将所述原始深度图像对应的像素向量输入至预先训练的人工神经网络ANN模型，对所述原始深度图像进行校正，得到校正后的校正深度图像；其中，所述ANN模型是根据具有不同参数的样本图像对应的像素向量、以及样本数据真值训练得到的。
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