1 三维重建的步骤（1） 图像获取：在进行图像处理之前，先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。2 （2）摄像机标定：通过摄像机标定来建立有效的成像模型，求解出摄像机的内外参数，这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标，从而达到进行三维重建...
单幅图像，由于无法获取景物目标的视差信息，只能通过图像自身的一些特征和先验知识来获得有限的线索以完成深度估计，因此具有较高的技术难度.目前，已有单幅图像的深度估计人多是基于一定假设条件的.
大量的研究结果表明,与传统的图像去雾算法相比,基于深度学习的图像去雾算法以大数据为依托,充分利用深度学习强大的特征学习和上下文信息提取能力,从中自动学习蕴含的丰富知识,可以从大数据中自动学习到雾霾图像-清晰图像之间的复杂映射关系,获得了性能上的大幅提升。基于深度学习的图像去雾也因此成为图像去雾领域的主流研究...
传统的基于深度学习的单幅遥感影像超分辨率 (SRSISR) 方法取得了显著进展。然而,这些方法的超分辨率 (SR) 输出在视觉质量方面尚未令人足够满意。最近基于扩散模型的生成式深度学习模型能够增强输出图像的视觉质量,但由于其采样效率而限制了这种能力。在本文中,我们提出了一种基于条件扩散模型的 SRSISR 方法(FastDiffSR)...
#论文# arxiv| One-2-3-45:45秒内将任意单幅图像转换为3D网格,无需进行形状优化 作者单位:加大圣地亚哥分校、加州大学洛杉矶分校、康奈尔大学、浙大、IIT Madras、Adobe 【One-2-3-45: Any Single Image to 3D Mesh in 45 Seconds without Per-Shape Optimization】 ...
代码的解析已经给出,现在补上:单图像超分辨率重建示例代码解析 一、简介 图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像超分辨率重建应用领域及其宽广,在军事,医学,公共安全,计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域,图像超分辨率重建技术有可...
简要介绍了对比学习、图像恢复和图像间转换中的对比学习以及 SISR 领域的相关研究。 Method 4.1 Preliminaries 对比学习是最强大的表征学习方法之一。致力于将锚点样本在隐空间中推向正样本,远离负样本。对于数据集,表征学习模型 E 使用 InfoNCE 损失,被训练于提取表征。基于 softmax 形式,对第 i 个样本的损失定义如下...
深度神经网络显著提高了各类计算机视觉任务的性能,包括单幅图像深度估计和图像分割。但是,大多数现有方法都以监督的方式处理它们,并且需要大量的地面真值标签,这些标签消耗了大量的人工,并且在实际场景中并不总是可用。在本文中,我们提出了一种新型的框架,通过联合训练用于单个图像深度估计的基于编码器-解码器的交互式卷积...
在一篇新论文《LRM: Large Reconstruction Model for Single Image to 3D》中,来自Adobe研究院和澳大利亚国立大学的研究团队介绍了一种创新的大型重建模型(LRM)。这个开创性的模型具有非凡的能力,可以在短短5秒内从单个输入图像中预测物体的3D模型。 LRM方法采用强大的基于transformer的编码器-解码器架构,以数据驱动的...