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张小明 2025/12/28 14:00:57
常州做网站公司排名,翻译国外网站做原创,乐清网红,网站建设公司2018基于非参数采样的视频深度提取技术解析 在计算机视觉领域,深度提取是一个关键的研究方向,它在许多应用中都有着重要的作用,如3D建模、虚拟现实等。本文将详细介绍一种基于非参数采样的视频深度提取方法,包括运动对象检测、数据集介绍、实验结果以及训练规模的重要性等方面…基于非参数采样的视频深度提取技术解析在计算机视觉领域,深度提取是一个关键的研究方向,它在许多应用中都有着重要的作用,如3D建模、虚拟现实等。本文将详细介绍一种基于非参数采样的视频深度提取方法,包括运动对象检测、数据集介绍、实验结果以及训练规模的重要性等方面。1. 运动对象检测在估计深度时,区分场景中的运动对象和静止对象是一个有用的线索。对于非平移电影(即静态、旋转和可变焦距视频),我们采用以下算法来检测运动对象:1.处理动态曝光变化:找到序列中整体强度最低的图像,并对视频中的所有其他帧进行直方图均衡化,以避免传播较亮图像中存在的虚假噪声。2.计算相机运动:使用RANSAC对特征点对应关系进行处理,计算主导相机运动(使用单应性矩阵建模),以对齐视频中的相邻帧。3.提取背景:对稳定后的图像进行中值滤波,提取背景B(理想情况下,不包含所有运动对象)。4.计算运动可能性:像素的运动可能性取决于它与背景的差异程度,并通过在稳定帧之间计算的光流大小进行加权。使用相对差分(相对于背景像素)来减少对绝对强度值的依赖,然后进行阈值处理以生成掩码:[m_{i,k} =\begin{cases}1 \text{if } \frac{||\text{flow}{i,k}||}{||W{i,k}-B||2 / B_i} \tau \0 \text{otherwise}
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