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【探讨】3D遮挡模型引导的光场图像深度获取

摘 要 :目的 光场相机可以通过单次曝光同时从多个视角采样单个场景,在深度估计领域具有独特优势。消除遮挡的影响是光场深度估计的难点之一。现有方法基于2D场景模型检测各视角遮挡状态,但是遮挡取决于所采样场景的3D立体模型,仅利用2D模型无法精确检测,不精确的遮挡检测结果将降低后续深度估计精度。针对这一问题,提出了3D遮挡模型引导的光场图像深度获取方法。方法 向2D模型中的不同物体之间添加前后景关系和

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#3d#视觉检测
【探讨】计算光学成像的演变历程及前景展望

引言:光学成像诞生与发展是时代的必然产物。科学技术的进步、人们对长驻影像的渴望、对影像记录和信息传播的需求催生了光学成像技术的诞生;同时光学成像技术的诞生又反过来更进一步促进了科技的发展与人们的需求。光学成像技术并不是某一个人发明出来的,而是经过数代人共同努力的成果,它是适应社会需求的必然产物。计算光学成像所涉及研究的内容非常广泛,虽然计算光学成像的研究内容是发散的,但目的都是一致的:如何让相机记

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#人工智能
下一代光电成像技术:计算光学成像

计算光学可以理解为信息编码的光学成像方法,"其本质是光场信息的获取和解译,是在几何光学成像的基础上引入物理光学信息,以信息传递为准则,通过信息获取更高维度的信息"。

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#视觉检测#3d
人形机器人之机器视觉,国内厂商逐步崛起

其中康耐视和基恩士作为全球机器视觉行业的两大巨头,垄断了超过50%的全球市场份额,2023财年,康耐视和基恩士的营收分别为8.38亿美元和61.67亿美元,市场份额分别为6%左右和48%左右。全球机器视觉行业进入快速发展期,有较为完整的产业链,高端市场中主要被美国、德国及日本品牌占领,主要包括美国的康耐视、德国的巴斯勒、日本的基恩士和欧姆龙。这些组件的质量和性能对于机器视觉系统的整体性能和稳定性具

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#机器人#人工智能#视觉检测
单发超快光场成像技术研究进展

摘要:单发超快光场成像技术能够在更广泛的条件下表征瞬态事件,为探索不可重复和难以再现的超快现象打开了大门,是探索未知领域必不可少的工具,具有巨大的科学技术应用价值。介绍近年来单发超快光场成像技术的研究进展,包括典型代表技术的工作原理、技术特点、应用、优势和局限性。首先综述主动式探测类方法,介绍5小类共15种代表性技术,然后简要介绍被动式探测类方法,最后归纳总结各类单发超快光场成像技术的适用场景及存

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#视觉检测#深度学习
一文了解什么是全息光学元件?

HOE通常用于激光或准单色光的光学系统,如用作补偿光学系统像差的补偿透镜、大口径的准直物镜、大相对孔径的透镜等。通常做在感光薄膜材料上。不像普通光学元件,用透明的光学玻璃、晶体或有机玻璃制成,作用基于几何光学的折射、反射定律。再现时用一束已知的光照射全息图,同时按一定规律移动这个全息图,就会在预定的位置得到再现光,而且随着全息图的移动,再现光的方向不断改变着,所以也把它叫作全息光偏折器。由以上的特

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#3d#视觉检测
计算光学成像:突破传统光学成像极限

在过去的十多年来,信息技术的高速发展为光学成像注入了新的生命,计算成像应运而生,悄无声息中颠覆了人类与机器感知世界的方式。从“所见即所得”的一一映射到对高维光场的耦合编码与计算重构,计算成像将光作为信息载体的一部分,模糊了物理世界与数字世界的边界,从而突破了物理约束,见所未见。从此,我们能够捕捉光传播的轨迹,看到千里之外的声音,解析生命活动的奥秘,穿云透雾,洞察秋毫。未来,计算光学成像有望进一步颠

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#计算机视觉#深度学习#视觉检测
光源选择&打光策略:照亮精准检测之路

在机器视觉这片充满无限可能的领域中,光源的抉择与打光方式无疑是决定图像质量高低的关键要素。当面对形形色色的检测对象时,为了鲜明地突出被测特征,对光源的结构形状、发光角度以及照度大小等方面都会产生独特且严苛的要求。

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#人工智能#计算机视觉
分享 | 什么是梯度折射率光学?

本文主要介绍梯度折射率光学的发展历史以及目前的应用状况。

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#计算机视觉
下一代光电成像技术:计算光学成像

计算光学可以理解为信息编码的光学成像方法,"其本质是光场信息的获取和解译,是在几何光学成像的基础上引入物理光学信息,以信息传递为准则,通过信息获取更高维度的信息"。

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#视觉检测#3d
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