[发明专利]一种基于深度学习的TOF深度成像方法在审
| 申请号： | 202110015239.6 | 申请日： | 2021-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN114723797A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 胡雪梅;李家渠;岳涛;黄晨迪 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T7/514 | 分类号： | G06T7/514;G06T5/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的TOF深度成像的方法。具体步骤如下：(1)向TOF成像网络输入深度图，使用可学习的矩阵模拟TOF的调制函数，根据深度图的像素值进行相应的移位；(2)使用可学习的矩阵模拟TOF的解调函数，与上一步的输出进行积分操作；(3)积分后加上环境光，再加入噪声，输入给去噪成像子网络；(4)将调制函数、解调函数以及去噪成像子网络同时训练；(5)使用训练得到的调制函数来调制激光二极管，照亮场景；(6)使用APD测量反射回的信号，与训练得到的解调函数相乘；(7)相乘后的信号经过低通滤波器，测量电压值；(8)电压值输入给训练得到的去噪成像子网络，完成TOF深度成像。本方法可以增强TOF深度成像对噪声的鲁棒性，提高成像的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 tof 成像 方法 | ||
【主权项】：
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