水下图像成像过程中,每个场景点所对应的光线在传播过程中均经过多种折射率不同的介质,因此水下图像会产生折射变形,导致传统基于单视点相机模型的水下图像三维重构方法精度极大降低.在理论分析一个新的单视点调节模型对水下图像折射变形的补偿能力的基础上,提出一种高效、自动的水下图像三维重构及其非线性优化方法.为了验证该方法的性能,利用合成数据和真实图像对其进行测试,并依据重构有效性、重构误差等定量指标考察分析了实验结果.实验结果表明,提出的多视图水下三维重构方法可有效补偿水下场景成像空间变形,进而显著提高传统基于单视点相机模型的水下三维重构质量. 相似文献
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为解决复杂场景中的前景提取问题提出一种基于三维光场分析的静态场景前景分割方法.首先,通过在一条直线等间距的不同视点上拍摄场景的序列图像构建密集采样的三维光场.其次,用线段检测(LSD)直线检测算法从对极平面图(EPI)中分析提取出场景边缘及其深度信息.借助分段三次Hermite多项式(PCHIP)快速插值算法恢复整个场景的深度信息.最终,通过阈值法实现对不同深度的前景物体的分割.初步实验结果表明,本方法能够较准确地恢复场景中多个物体之间的空间关系,前景分割结果较好地克服了现有基于区域聚类和数学形态学等方法在复杂场景应用中存在的过分割问题. 相似文献
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