Djupanalys är användbart för en mängd olika tillämpningar som sträcker sig från förstärkt verklighet till robotik. Tid-av-flygning (TOF) kameror är tilltalande eftersom de får täta djup mätningar med låg latens. Av skäl som sträcker sig från effektbegränsningar till flerkamerainterferenser minskas den frekvens vid vilken exakta djupmätningar kan erhållas. För att ta itu med detta föreslår vi en algoritm som använder samtidigt insamlade bilder för att uppskatta djupet av icke-rigida objekt utan att använda TEF-kameran. Vår teknik modellerar icke-rigida objekt som lokalt stela och använder tidigare djupmätningar tillsammans med det optiska flödet av bilderna för att uppskatta djup. I synnerhet visar vi hur vi utnyttjar de tidigare djupmätningarna för att direkt uppskatta pose och hur vi integrerar detta med vår modell för att uppskatta djupet av icke-rigida objekt genom att hitta lösningen till ett glest linjärt system. Vi utvärderar vår teknik på en RGB-D datauppsättning av deformerbara objekt, där vi uppskattar djup med ett genomsnittligt relativ fel på 0,37% och överträffar andra anpassade tekniker.
Inspirerad av lokalt rigida antaganden, nyligen, Noraky et al. I REF föreslogs en metod som använder optiskt flöde och djup före uppskattning och 3D-rekonstruktion av ett deformerbart objekt.
Depth Estimation of Non-Rigid Objects for Time-Of-Flight Imaging
{'venue': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}