【摘 要】
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在远程多维空间对象融合过程中，对象之间不一致的空间几何关系会导致观察者空间感错乱，从而造成空间对象融合的沉浸感缺失。为此，基于深度传感器获取的深度信息，克服现有融合方法
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室
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在远程多维空间对象融合过程中，对象之间不一致的空间几何关系会导致观察者空间感错乱，从而造成空间对象融合的沉浸感缺失。为此，基于深度传感器获取的深度信息，克服现有融合方法操作复杂性高、可移植性差及准确率低等问题，提出一种基于几何规则的多维空间对象融合模型。建立背景深度恢复模型修复目标空间的深度缺失区域，设计多层几何表达模型，即几何块结构模型及邻域微结构模型，采用决策树方法恢复源空间前景区域的深度信息，基于彩色信息及深度信息得到几何一致的融合效果。实验结果表明，该模型能够有效降低时间复杂度，同时具有较高的精准
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