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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本发明提供一种基于深度学习的结构光三维测量方法、装置及存储介质。该方法包括：获取经物体表面调制的均匀亮度图像及编码条纹图像；利用预训练的目标深度神经网络并基于均匀亮度图像和编码条纹图像获取投影仪平面最佳投射图案；目标深度神经网络用于对图像进行像素分类并确定每一类像素对应的最佳投射灰度值；通过投射投影仪平面最佳投射图案获取经物体表面调制的目标编码条纹图案，并基于目标编码条纹图案获取物体表面的三维点云。本发明提供的基于深度学习的结构光三维测量方法、装置及存储介质，利用深度学习技术准确高效地获得高动态范围的最佳投射图案，实现反射率变化范围较大或高反光物体表面的高效三维重建。
主权项：1.一种基于深度学习的结构光三维测量方法，其特征在于，包括：获取经物体表面调制的均匀亮度图像及编码条纹图像；利用预训练的目标深度神经网络并基于所述均匀亮度图像和所述编码条纹图像获取投影仪平面最佳投射图案；所述目标深度神经网络用于对图像进行像素分类并确定每一类像素对应的最佳投射灰度值；通过投射所述投影仪平面最佳投射图案获取经物体表面调制的目标编码条纹图像，并基于所述目标编码条纹图像获取物体表面的三维点云。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于深度学习的结构光三维测量方法、装置及存储介质
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