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基于交叉贝叶斯融合全局和局部大气光的深度预测研究

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  • 万方数据
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单目深度预测对于三维场景的理解和感知起着至关重要的作用.目前基于深度学习的方法虽然取得很好的效果,但是其性能过于依赖于训练数据,同时,在复杂场景下,基于深度线索的全局光不变假设效果欠佳.为此,本文提出了一种基于交叉贝叶斯融合全局和局部大气光的深度预测方法,具体地,分别基于全局大气光和设计的局部大气光散射模型进行初始深度图预测,为实现两者有效互补,利用研制的交叉贝叶斯模型进行深度图的融合,并利用边缘滤波机制进行优化得到最终深度图.通过一系列实验,证明了该模型在深度预测数据集中能够取得很好的效果,并且有助于提高显著性目标检测任务的准确性.
Cross Bayesian-based fusion of global and local atmospheric light for depth prediction research

monocular depth predictionglobal atmospheric lightlocal atmospheric lightcross Bayesian modeledge filtering

段秀真、夏晨星、罗双强、葛斌、高修菊

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安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南 232001

河南中烟工业有限责任公司安阳卷烟厂,河南安阳 455004

安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南 232001

单目深度预测 全局大气光 局部大气光 交叉贝叶斯模型 边缘滤波

安徽理工大学研究生创新基金国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省博士后基金安徽理工大学青年科学研究基金一般项目

2022CX2117621020032108085QF2582022B623xjyb2020-04

2023

10.16136/j.joel.2023.07.0363

光电子·激光
天津理工大学 中国光学学会

光电子·激光

CSCD北大核心
影响因子：1.437
ISSN：1005-0086
年,卷(期)：2023.34(7)
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