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oe1(光电查) - 科学论文

3 条数据
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  • [2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）- 波兰克拉科夫（2018.10.16-2018.10.18）] 2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）- 基于准稠密匹配的微创手术实时三维重建

    摘要： 本研究提出了一种实时微创手术数据三维重建方法。该方法基于已有的准稠密匹配框架构建，并对其组件进行速度优化。首先恢复一组鲁棒匹配的稀疏特征点，随后在空间邻域内传播三维信息，直至相似度达到预设阈值，从而覆盖手术视野区域的半稠密部分。通过零均值归一化互相关度量实现稠密层级的匹配以建立对应关系。该算法能在保持实时性能的同时，重建出误差相对较小的视差图。

    关键词： CUDA、MIS、视差估计、立体匹配、三维重建

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 利用光场相机实现皮肤表面精确深度估计以应用于动态触觉触诊

    摘要： 背景：通过活体皮肤图像进行三维皮肤表面重建并结合触觉触诊以获取触觉与视觉信息的方法已受到广泛关注。然而，利用微透镜阵列生成多幅图像的光场相机进行皮肤表面深度估计仍是一个难题，这是由于低分辨率图像会导致视差匹配错误。 方法：光场相机解码出的多幅低分辨率图像对触诊所需的精确三维表面重建存在局限。为解决这一问题，我们采用生成对抗网络这一深度学习方法生成保持表面细节且无模糊的超分辨率皮肤图像，随后通过包括镜头畸变校正、基于相移定理的亚像素偏移图像生成、成本体积构建、多标签优化以及空洞填充与细化等多个后续步骤（这是一种三维皮肤表面重建的新方法）来精确估计皮肤深度。 结果：基于深度学习的超分辨率方法实验结果表明，与其他超分辨率方法不同，该方法生成的超分辨率皮肤图像纹理细节（如皱纹）得以良好保留。此外，使用我们提出的算法计算的深度图证实，与其它最先进的深度图计算方法相比，本方法能产生更精确且稳健的结果。 结论：本文首次提出利用光场相机进行皮肤表面深度图估计，并通过多幅皮肤图像进行了测试。实验结果确立了所提方案的优越性。

    关键词： 深度估计、皮肤成像、视差估计、皮肤病学、光场相机、触觉触诊

    更新于2025-09-23 10:58:58

  • 基于块匹配与图像金字塔立体视觉的RGB-D传感器深度信息增强技术

    摘要： 配备RGB摄像头的深度传感设备能够以像素级为单位为传统图像增添深度信息。目前市面上的RGB-D传感器包括华硕Xtion Pro、微软Kinect和英特尔RealSense?。但这些传感器存在一定局限：反光、透明或吸光哑光表面的物体会因反射问题造成干扰；多台RGB-D相机同时使用时红外图案可能产生串扰；且深度信息仅在相机与物体间距较近时才能准确解析。 本系统提出的块匹配立体视觉(BMSV)方案，采用RGB-D相机结合校正/非校正块匹配、图像金字塔算法及动态规划技术，实现人体追踪功能，并能从反光/透明物体获取精确深度信息。该系统通过IR发射器生成已知红外图案，通过对比聚焦物体的多视角图像来还原深度信息。将BMSV RGB-D相机的深度图与视差图进行融合处理，可填补因干扰或反射透明表面产生的空洞区域，从而获得增强型密集立体图像。 本研究将该方法应用于三维真实头部模型和功能性磁共振成像(fMRI)，实验结果表明：该方案提升了RGB-D传感器的工作速度与精度，且能不受物体表面特性影响，持续提供准确的深度信息密度。

    关键词： 视差估计、块匹配、立体视觉、图像金字塔、RGB-D传感器、深度感知

    更新于2025-09-16 10:30:52