[发明专利]一种用于相位估计网络训练的数据集生成方法在审
| 申请号： | 202210070982.6 | 申请日： | 2022-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN114596351A | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 鲍伟;孟周;徐玉华;沈浩然;张凯 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/593 | 分类号： | G06T7/593;G06K9/62;G06N3/08;G01B11/25;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 合肥中谷知识产权代理事务所(普通合伙) 34146 | 代理人： | 袁锦波 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于相位估计网络训练的数据集生成方法，包括采用结构光三维扫描仪向平面投射相移条纹图，并拍摄相移条纹图存储为参考图；收集获取双目立体匹配数据集，并用参考图替换其右图后，确定落在左图每个点的最终条纹强度，生成训练图片；根据参考图计算出包裹相位，并根据视差映射得到某点的相位标签值；结合训练图片和相位标签值合成单目结构光数据集；本发明通过利用现有的双目立体匹配数据集合成出单目结构光数据集的图像，且该数据集训练得到的深度学习模型可泛化于真实场景之中，其效果优于传统的三步相移算法，并且与使用真实数据集训练得到的模型精度相当。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 相位 估计 网络 训练 数据 生成 方法 | ||
【主权项】：
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