【摘 要】
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随着人工智能的发展和深度学习的广泛应用,结合深度学习和光场成像技术以改善手机的成像质量成为手机生产厂家选择的新趋势,同时这也是现有三维重建的热门技术之一.现有三维
【机 构】
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西北师范大学,甘肃兰州,730000
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随着人工智能的发展和深度学习的广泛应用,结合深度学习和光场成像技术以改善手机的成像质量成为手机生产厂家选择的新趋势,同时这也是现有三维重建的热门技术之一.现有三维重建的标定方法中,存在要求场景具有特定结构化信息的局限性,不利于数据的收集,进而影响成像的效果.本文针对上述缺陷,在已有相机标定方法特点的基础上,提出了一种打破对要求场景特点结构化信息的局限性的相机标定方法.实验表明该方法有利于数据收集.
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