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一种基于特征点密度由聚焦堆栈估计深度的方法和装置
成果名称: | 一种基于特征点密度由聚焦堆栈估计深度的方法和装置 | 关键字: | 测度 , 聚焦 , 堆栈 , 图像 , 深度 , 像素点 , 像素 , 估计 , sml , focus | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 北京市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201710090688.0 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 北京信息科技大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 3.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种基于特征点密度由聚焦堆栈估计深度的方法和装置,所述方法包括:提取聚焦堆栈中每个图像的特征点,建立基于特征点密度的聚焦测度;建立引入特征点密度的加权聚焦测度的估计深度的模型:以采用SML聚焦测度为例,建立SML与特征点密度的加权线性混合聚焦测度作为深度估计的目标函数,实现对场景深度的估计和全聚焦图。本发明的方案,建立关于特征点密度的聚焦测度及建立线性加权聚焦测度,并构建基于聚焦测度的深度估计模型,获取场景的深度信息,以实现场景的全聚焦与三维重构,可为现实三维重构提供精确的深度信息并获取全聚焦图像。
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苏博晖
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