多模光纤是一种厚散射介质,当目标图像经过多模光纤传输时将形成多种模式耦合,从而在光纤的输出端生成散斑图案。基于深度学习对多模光纤成像进行复原,解决了厚散射介质成像失真的问题。采用DenseUnet,并以散斑图样作为模型的输入来重建目标图像。DenseUnet模型采用融合机制加深了网络的深度,提高了重建的准确性,并具有很好的鲁棒性。实验结果表明,DenseUnet可以很好地对具有不同长度的多模光纤产生的散斑图像进行重建。
2021-02-24 09:08:41
13.45MB
1
基于Python的三维重建开源代码，包括特征提取，SFM,PMVS以及CMVS等相关功能！ 基于Python的三维重建开源代码，包括特征提取，SFM,PMVS以及CMVS等相关功能！
2021-02-19 14:05:11
3.59MB
1
采用求解正则化函数的方法求解图像去噪重建问题，并对修复结果使用pnsr和ssim方法进行评估，具体使用方法见文档中使用说明。
2021-02-19 12:04:10
5.72MB
1
该资源为基于openMVG和openMVS的可视化多目三维重建系统编译后的二进制完整程序包，包含Windows下所有依赖库，可以在win10下直接运行，更多详情请移步博文：https://blog.csdn.net/qq_26735913/article/details/110357649
2021-02-18 15:33:06
65.78MB
1
这是基于opencv的计算机视觉技术书中的一个程序实例，本人觉得很不错，学习三维立体重建的朋友们可以看看啊 这是基于opencv的计算机视觉技术书中的一个程序实例，本人觉得很不错，学习三维立体重建的朋友们可以看看啊
2021-02-18 11:03:45
5KB
1