ECCVAug, 2016

使用核密度估计的高效多频相位展开

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TL;DR本文介绍了一种有效的多频相位估计解包方法，可以生成多个深度假设，并使用空间核密度估计对其进行排名，可应用于 Kinect v2 传感器的深度解码，与 Microsoft Kinect SDK 和开源驱动程序 libfreenect2 进行比较，并引入了新的封闭形式的相位噪声预测公式。
time-of-flight rangingphase estimatesdepth decodingkinect v2 sensorclosed-form expression
发现论文，激发创造
  • 自适应频率自监督单目深度估计

    提出了两种通用方法来增强自监督单目深度估计模型的普适性，分别是模糊边界和自适应高斯滤波器。实验证明这两个模块能为现有模型带来性能提升而不增加额外计算量。

    Oct, 2022

  • 利用稀疏深度测量与立体匹配融合实时稠密深度估计

    本研究提出了一种深度估计方法，利用来自双目立体视觉和稀疏激光雷达或深度相机的测量信息。通过融合各传感器的优势，即精确但稀疏的测量信息和模糊但密集的立体信息，并采用各向异性扩散和半全局匹配技术进行有效地融合。该方法在 KITTI 2015 和 Middlebury 2014 数据集上评估，表现显著，而且使用 PMDTec Monstar 传感器提供了定量结果。

    Sep, 2018

  • 使用 KISS-GP 实现密集深度推断和稀疏范围测量之间的平衡深度完成

    本文介绍结合单目深度估计与激光雷达稀疏测量的深度完成问题及其解决方案，使用高斯过程深度回归及基于结构的可扩展核插值的方法来提高深度估计的准确性和鲁棒性，与现有无监督方法相比，本方法在稀疏和偏置量测量方面具有更高的精度和鲁棒性。

    Aug, 2020

  • 利用调制频率多样性和稀疏正则化解决飞行时间成像中的多径干扰

    使用多个调制频率测量分离干涉成分的稀疏正则化解决方案，将 ToF 成像映射到频谱估计理论的一般框架中，并应用于改善深度剖面和利用多重散射。

    Apr, 2014

  • 基于核随机投影的离群点检测深度

    本文提出了一个扩展的随机投影深度（RPD）方法来应对多模态和非凸数据云。该方法在再生核希尔伯特空间中计算 RPD。通过核主成分分析，我们期望该方法能够应对上述多模态和非凸问题。实验结果表明，所提出的方法优于 RPD，并可与现有检测模型相媲美。

    Jun, 2023

  • 通过线条解析几何形状：带有部分激光观察的单目深度估计

    该论文提出一种在机器人应用中提高单目深度估计精度的方法，通过残差神经网络，以 2D 激光测距仪的观察为基础，结合分类和回归损失进行连续深度估计，在障碍物避免中具有潜在的应用价值。

    Oct, 2016

  • 不使用显式三维运动估计的复杂动态场景密集深度估计

    本文提出了一种基于光流和稀疏深度先验的方法，将动态场景模型假设为分段平面模型，计算其局部刚性变换和尽可能刚性的全局变换，无需显式估计 3D 旋转和平移即可高效恢复场景的深度密集图，适用于广泛的场景。

    Feb, 2019

  • 从 RGB 和稀疏感知估计深度

    本研究提出了一种深度模型，能在极少的像素点处获得 RGB 图像的已知深度情况下，精确地生成密集深度图，并能在 NYUv2 和 KITTI 数据集上实现近乎实时速度的室内 / 室外场景的高质量深度点云。与其他稀疏到密集深度方法相比，在每～10000 个像素中仅有一个像素的情况下，我们的深度估计准确度比现有最新算法还要高，仅在图像 1/256 的像素上估计，我们的精度就相当于消费级深度传感器的性能，本研究说明了将稀疏深度测量（如低功率深度传感器或 SLAM 系统获得）高效地转换成高质量的密集深度图是完全可能的。

    Apr, 2018

  • 基于相位图像的单幅图像盲模糊核估计

    本文提出了一种基于自相关的相位图像的频域方法，直接从运动模式中提取高质量的模糊核，在加入对模糊核和潜在图像的正则化约束下，优化求解模糊核和清晰图像的问题，从而实现图像去模糊。此方法可处理空间变化和非均匀模糊，并在合成和真实数据上得到了良好的结果。

    Nov, 2018

  • 贝叶斯空间核平滑用于可扩展稠密语义地图

    本文提出了一种基于贝叶斯方法的连续三维语义占用地图构建方法，通过对贝叶斯内核推理模型的推广，从二进制问题到多类问题，实现了统一的概率模型和采用贝叶斯空间内核推理来提高地图构建的性能，同时在多序列数据上得到了较好的效果。

    Sep, 2019