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  1. 深度图（word文档）

  2. 获取场景中各点相对于摄象机的距离是计算机视觉系统的重要任务之一．场景中各点相对于摄象机的距离可以用深度图(Depth Map)来表示，即深度图中的每一个像素值表示场景中某一点与摄像机之间的距离．机器视觉系统获取场景深度图技术可分为被动测距传感和主动深度传感两大类．被动测距传感是指视觉系统接收来自场景发射或反射的光能量，形成有关场景光能量分布函数，即灰度图像，然后在这些图像的基础上恢复场景的深度信息．最一般的方法是使用两个相隔一定距离的摄像机同时获取场景图像来生成深度图．与此方法相类似的另一种方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-08-09
    • 文件大小：660kb
    • 提供者：ejec7879

  1. 深度图（Depth Map）

  2. 获取场景中各点相对于摄象机的距离是计算机视觉系统的重要任务之一．场景中各点相对于摄象机的距离可以用深度图(Depth Map)来表示，即深度图中的每一个像素值表示场景中某一点与摄像机之间的距离．机器视觉系统获取场景深度图技术可分为被动测距传感和主动深度传感两大类．被动测距传感是指视觉系统接收来自场景发射或反射的光能量，形成有关场景光能量分布函数，即灰度图像，然后在这些图像的基础上恢复场景的深度信息．最一般的方法是使用两个相隔一定距离的摄像机同时获取场景图像来生成深度图．与此方法相类似的另一种方

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-08-12
    • 文件大小：660kb
    • 提供者：u011771047

  1. 3D点云Openni+深度相机坐标转换

  2. 用的xtion（kinect也相同）和openni获取深度数据，转换为三维点云后在opengl中表示（用彩色数据作纹理），可用鼠标和键盘对三维点云进行旋转与缩放。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-10-30
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：shouliezhecs

  1. 光场深度估计源代码及自制数据集

  2. 本代码对应文献：Yingqian Wang, Jungang Yang, Yu Mo, Chao Xiao, and Wei An, "Disparity estimation for camera arrays using reliability guided disparity propagation," IEEE Access, vol. 6, no. 1, pp. 21840-21849, 2018. 本文采用了基于置信度传播优化的深度估计算法，在估计深度的同时评估置信度，并基于置信度

  3. 所属分类：VR

    • 发布日期：2018-05-26
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：weixin_38490884

  1. Unity Shader-后处理：景深

  2. 通过两张图片，一张清晰的，一张经过高斯模糊的，然后根据图片中每个像素的深度值在两张图片之间差值，就可以达到景深的效果了。

  3. 所属分类：Unity3D

    • 发布日期：2018-05-26
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：e295166319

  1. 基于多级纹理特征的深度信念网络人脸识别算法.pdf

  2. 基于多级纹理特征的深度信念网络人脸识别算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 结合纹理特征和深度学习的行人检测算法

  2. 针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过获取像素点的梯度信息结合GSRLBP算法消除微小扰动对行人特征提取的影响,进一步增强特征提取的鲁棒性.搭建基于深信度网络的深度学习行人样本分类器,利用多层受限波兹曼机搭建分类器输入端和中间层,将行人纹理特征信息逐层转化和传递,实现特征数据的自学习,利用BP神经网络搭建分类器的输出端,实现分类器结构的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-10
    • 文件大小：661kb
    • 提供者：weixin_38618312

  1. 基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法.pdf

  2. 提出一种在非限制条件下,基于深度学习的人脸识别算法。同时,将LBP纹理特征作为深度网络的输入,通过逐层贪婪训练网络,获得良好的网络参数,并用训练好的网络对测试样本进行预测。在非限制条件下人脸库LFW上实验结果表明,该算法较传统算法(PCA、SVM、LBP)识别率高;

  3. 所属分类：深度学习

  1. 带有纹理图像指导的深度图传播

  2. 带有纹理图像指导的深度图传播

  3. 所属分类：其它

  1. 结构-纹理分解下基于深度学习的卷积神经网络的有效去除伪像的方法

  2. 鉴于压缩退化图像的最佳恢复，本文提出了一种基于深度学习的卷积神经网络，在结构纹理分解的基础上，去除块状伪影的有效方法。 首先，通过总变化优化决策将退化图像分解为结构和纹理两部分。 然后，设计一个卷积神经网络以消除纹理部分中存在的阻塞伪像。 最后，将恢复的纹理部分与结构部分进行合成，以形成最终的最佳恢复图像。 实验结果证明了该方法在主观和客观上都可以消除阻塞伪像的性能优势。 最佳还原图像的客观质量指标。

  3. 所属分类：其它

  1. 具有纹理/深度压缩失真的3D综合视图的主观和客观视频质量评估

  2. 具有纹理/深度压缩失真的3D综合视图的主观和客观视频质量评估

  3. 所属分类：其它

  1. 从GPU上的深度和法线贴图实时生成基础浮雕

  2. 在许多情况下，从3D场景设计浮雕是一种固有的交互式任务。用户通常需要获得即时反馈以选择合适的视点。但是，当前的方法太慢而无法促进这种交互。本文提出了一种两尺度的浅浮雕建模方法，该方法计算效率高，易于生成不同样式的浅浮雕。首先将输入的3D场景渲染为两个纹理，一个纹理记录深度信息，另一个纹理记录法线信息。然后将深度图压缩以生成具有深度级别的基础表面，然后使用法线贴图通过两种不同的方案提取局部细节。一种方案为设计具有不同视觉外观的浮雕提供了一定的自由度，另一种方案提供了对细节水平的控制。最后，将局部特

  3. 所属分类：其它

  1. 质量SHVC帧内预测的快速模式和深度决策算法

  2. 可伸缩高效视频编码（SHVC）是高效视频编码（HEVC）的扩展。 由于用于HEVC的编码过程非常复杂，因此用于SHVC的编码过程甚至更加复杂，因此提高其编码速度非常重要。 在本文中，我们提出了一种用于质量SHVC帧内预测的快速模式和深度决策算法。 最初，仅检查部分模式以根据模式及其对应的Hadamard成本（HC）之间的关系确定局部最小点（LMP）； 然后通过跳过基于它们的层间相关性和纹理特征指示的可能性很小的深度来仅检查部分深度。 实验结果表明，该算法平均可提高编码速度61.31％，编码效率损

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：244kb
    • 提供者：weixin_38600253

  1. 纹理辅助深度框插值

  2. 纹理辅助深度框插值

  3. 所属分类：其它

  1. 引导深度上采样中纹理复制伪影的可变带宽加权

  2. 引导深度上采样中纹理复制伪影的可变带宽加权

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：512kb
    • 提供者：weixin_38713009

  1. 纹理边缘引导的深度图像超分辨率重建

  2. 纹理边缘引导的深度图像超分辨率重建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：577kb
    • 提供者：weixin_38535812

  1. 具有纹理/深度压缩失真的3D综合视图的主观和客观视频质量评估

  2. 具有纹理/深度压缩失真的3D综合视图的主观和客观视频质量评估

  3. 所属分类：其它

  1. 用于视图渲染的多视图视频加基于深度的3D视频的不对称编码

  2. 近年来，见证了三维（3-D）视频技术的日益流行，因为它可以为最终用户提供高质量和身临其境的体验，其中采用了基于深度图像的渲染（DIBR）技术进行视图渲染生成虚拟视图。 深度图中的失真可能会导致虚拟视图中的几何形状发生变化，并且纹理视频中的失真可能会传播到虚拟视图中。 因此，纹理视频和深度图的有效压缩对于3-D视频系统来说很重要。 从位分配的角度来看，对纹理视频和深度图进行不对称编码是获得3D视频压缩和视图渲染问题的最佳解决方案的有效方法。 本文提出了一种新颖的基于多视角视频加深度（MVD）的3-

  3. 所属分类：其它

  1. 基于深度特征自适应融合的运动目标跟踪算法

  2. 针对传统跟踪算法在复杂场景下抗遮挡能力和鲁棒性差的问题,提出一种基于深度特征自适应融合的运动目标跟踪算法。考虑到深层特征强鲁棒性和浅层特征高精度的优点,首先利用稀疏自编码器构建深度稀疏特征以提取目标特征,再根据相邻帧之间的关联信息和跟踪置信度对深度特征和纹理信息进行自适应融合以提高跟踪器的性能。为了提高跟踪算法鲁棒性的同时抑制跟踪漂移,当置信度低于设定阈值时,引入改进SURF算法对目标进行定位。实验结果表明:与主流跟踪算法相比,所提算法的跟踪精度高,在遮挡场景中具有良好的鲁棒性,并且能够有效抑制

  3. 所属分类：其它

  1. 融合小波变换与胶囊网络的纹理图像分类算法

  2. 胶囊网络作为一种新型深度学习网络,胶囊结构可以编码特征的姿态、纹理、色调等信息,对图像具有良好的纹理特征编码能力。针对胶囊网络的初级特征提取网络过于简单、空间特征表达能力不足的问题,提出了一种结合深度卷积神经网络特征表达能力与小波变换多分辨率分析能力的离散小波胶囊网络(DWTCapsNet)。首先,研究了胶囊网络在纹理图像分类应用中的可行性;其次,研究了DWTCapsNet各部分对胶囊网络分类性能提升的能力;最后,通过抗旋转和抗噪声实验分析了DWTCapsNet的鲁棒性。以分类准确率为模型评价标

  3. 所属分类：其它

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