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Depth range detection by producing object-based blurring effect

机译:通过产生基于对象模糊效果的深度范围检测

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摘要

This paper presents a new image segmentation method for detecting depth range of object using two images focused on two different depth. Assume the image scene consists of some layers, linear imaging model is introduced to analize defocus parameter in each layer of depth. Based on the model, three images with different blurring effect are generated by linear filtering of the acquired images for emphasizing the defference of defocus parameter of each depth. Cost function is evaluated and thresholded compared to theoretical value for detecting the region corresponding to the depth using DFT of sub-blocks of their generated images: Simulation and experimental results for real images are shown to test the performance of the proposed method.
机译:本文介绍了一种新的图像分割方法,用于使用聚焦在两个不同深度的两个图像检测对象的深度范围。 假设图像场景由某些图层组成,引入线性成像模型以在每层深度中分析Defocus参数。 基于该模型,通过获取图像的线性滤波产生具有不同模糊效果的三个图像,以强调每个深度的散焦参数的脱离。 与使用所生成的图像的子块的DFT的DFT检测到对应于对应的深度的理论值进行评估和阈值的评估和阈值,示出了真实图像的模拟和实验结果,以测试所提出的方法的性能。

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