一种用于相位估计网络训练的数据集生成方法
公开
摘要
本发明涉及一种用于相位估计网络训练的数据集生成方法，包括采用结构光三维扫描仪向平面投射相移条纹图，并拍摄相移条纹图存储为参考图；收集获取双目立体匹配数据集，并用参考图替换其右图后，确定落在左图每个点的最终条纹强度，生成训练图片；根据参考图计算出包裹相位，并根据视差映射得到某点的相位标签值；结合训练图片和相位标签值合成单目结构光数据集；本发明通过利用现有的双目立体匹配数据集合成出单目结构光数据集的图像，且该数据集训练得到的深度学习模型可泛化于真实场景之中，其效果优于传统的三步相移算法，并且与使用真实数据集训练得到的模型精度相当。
基本信息
专利标题 ：
一种用于相位估计网络训练的数据集生成方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596351A
申请号 ：
CN202210070982.6
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-01-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
鲍伟孟周徐玉华沈浩然张凯
申请人 ：
合肥工业大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市屯溪路193号
代理机构 ：
合肥中谷知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
袁锦波
优先权 ：
CN202210070982.6
主分类号 ：
G06T7/593
IPC分类号 ：
G06T7/593 G06K9/62 G06N3/08 G01B11/25 G06V10/774 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/50
深度或形状恢复
G06T7/55
从多幅图像的
G06T7/593
从立体图像的
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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