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【24h】

Surface reconstruction using neural network mapping of range-sensor images to object space

机译:使用距离传感器图像到对象空间的神经网络映射进行表面重建

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摘要

Range sensors that employ structured-,light triangulation techniques often require calibration procedures, based on the sys- tem optics and geometry, to relate the captured image data to object coordinates. A Bernstein basis function (BBF) neural network that directly maps measured image coordinates to object coordinates is described in this paper. The proposed technique eliminates the need to explicitly determine the sensor's optimal can geometric pa- rameters by creating a functional map between image-to-object co- ordinates.
机译:采用结构化,光三角测量技术的距离传感器通常需要基于系统光学和几何形状的校准程序,以将捕获的图像数据与对象坐标相关联。本文描述了伯恩斯坦基函数(BBF)神经网络,该神经网络可直接将测量的图像坐标映射到对象坐标。通过在图像到对象坐标之间创建功能图,所提出的技术消除了明确确定传感器的最佳罐形几何参数的需要。

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