运用神经网络获取图像的运动信息

• 作者: 曾连荪 董学强
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 三维重构 稀疏点云 神经网络 CNN
• 年，卷（期）: 2018,（18）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 字数: 3275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2018.18.011

摘要

获取图像的稀疏点云是研究三维重构的重要一步,图像中运动信息的分析又是构建稀疏点云的基础.考虑到采用传统方法对运动信息的获取过程中存在许多缺点,例如鲁棒性差以及准确率低等,采用神经网络对其分析,构建一个神经网络直接输入图像,可以得到图像的深度图,结合相机的内部参数可以获取图像的稀疏点云.将繁琐的参数优化问题转化成了网络中权重的优化问题,从而达到节省运算时间的目的.实验表明该算法可以取代传统的方法(特征点提取、特征点匹配)对运动的分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾连荪	上海海事大学信息工程学院	96	298	10.0	12.0
2	董学强	上海海事大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0