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摘要:
提出一种基于深度学习的提取图像Patch方法。对于红外范围内的图像匹配,使用卷积自动编码器,再使用红外线图像作为输入的完整3D对象重建管道中评估该算法有效性。在此基础上使用半全局块匹配执行密集的3D对象重建。通过包含真实和合成图像的数据集进行实验测试,实验表明这一算法优于传统红外图像匹配方法,具有更好的重建精度和准确度。
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文献信息
篇名 基于卷积自动编码的深度学习红外波段物体重建算法研究
来源期刊 长春大学学报 学科 工学
关键词 红外图像 3D重建 卷积自动编码器 重建精度
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-4
页数 4页 分类号 TP391.41
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研究主题发展历程
节点文献
红外图像
3D重建
卷积自动编码器
重建精度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长春大学学报
月刊
1009-3907
22-1283/G4
大16开
长春市卫星路6543号
1991
chi
出版文献量(篇)
7993
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10
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29899
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