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针对高光谱图像异常检测中背景信息与异常目标信息难以有效区分,背景预测精度不佳的问题,提出一种新的基于背景重建的高光谱图像异常检测算法。通过字典学习方法获取高光谱图像背景光谱字典,并利用该字典对待检测图像进行稀疏重建,得到预测背景图像。
文章目录实时三维重建介绍动态环境下三维重建论文汇总1.DynamicFusion:ReconstructionandTrackingofNon-rigidScenesinReal-Time2.Co-Fusion:Real-timeSegmentation,TrackingandFusionofMultipleObjects3.FastOdometryandSceneFlow
3.背景重建，这里应该没啥创新点5.ReFusion:3DReconstructioninDynamicEnvironmentsforRGB-DCamerasExploitingResiduals...【动态SLAM】动态场景下实时三维重建论文汇总KinectFusion原理介绍【动态SLAM】经典开源论文（更新中）一文讲解...
1.1三维重建的背景与意义1.1.1三维重建的背景近年来，计算机的硬件和软件并驾齐驱，无论是在运行效率和处理信息的能力方面均有了长足的发展。尽就计算机硬件而言，经过十年的飞速发展，性能较二十世纪末提高了几个数量级。
1三维重建的定义与发展三维重建是计算机视觉和计算机图形学领域的研究热点，旨在从给定的图像数据集或视频中恢复几何模型。20世纪60年代，计算机视觉得到了最初的发展，该阶段的三维重建技术以二维的RGB图像作为输入，研究重心是如何使用相关的计算机图形学和视觉技术从二维图像恢复出...
三维重建技术是计算机视觉的重要技术之一，基于视觉的三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成物体表面等过程，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。.然而，由于视觉三维重建对图像、光学、成像理论、以及重要数学...
显性擦除策略（RegionMS）优势：1）降低了背景重建分支的学习难度。背景重建分支只需要关注文字区域的重建规则，不需要考虑非文字区域的内容。如下图所示，对背景区域（红框和绿框以外的区域）是模糊的，因此显著性地降低了重建分支的学习难度。
CVPR2019最佳论文的非可视区域成像方法。研究人员考虑了一些重建物体表面的情况：a）处于传感器的视野之外；b）被漫射器遮挡。在c）中，研究人员对比了他们的重建结果，和对物体进行深度扫描的真实结果。该论文在传统三维重建算法上做出了新的
对于体感游戏，为了让计算机识别玩家的各种动作，以背景重建来区分背景和前景是一个必不可少的组成部分。.本论文以KinectSDK以及OpenCV为基础，通过对深度数据的分析、处理，并比较几种背景建模方法，选取平均背景模型方法，但由于我们是对3D图像的处理...
工程硕士学位论文CT医学图像三维重建及可视化技术的研究与实现哈尔滨工业大学2006国内图书分类号：TN911.73国际图书分类号：621.397工程硕士学位论文CT医学图像三维重建及可视化技术的研究与实现硕士研究生：工程硕士学科、专业...
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1.1三维重建的背景与意义1.1.1三维重建的背景近年来，计算机的硬件和软件并驾齐驱，无论是在运行效率和处理信息的能力方面均有了长足的发展。尽就计算机硬件而言，经过十年的飞速发展，性能较二十世纪末提高了几个数量级。
1三维重建的定义与发展三维重建是计算机视觉和计算机图形学领域的研究热点，旨在从给定的图像数据集或视频中恢复几何模型。20世纪60年代，计算机视觉得到了最初的发展，该阶段的三维重建技术以二维的RGB图像作为输入，研究重心是如何使用相关的计算机图形学和视觉技术从二维图像恢复出...
三维重建技术是计算机视觉的重要技术之一，基于视觉的三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成物体表面等过程，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。.然而，由于视觉三维重建对图像、光学、成像理论、以及重要数学...
显性擦除策略（RegionMS）优势：1）降低了背景重建分支的学习难度。背景重建分支只需要关注文字区域的重建规则，不需要考虑非文字区域的内容。如下图所示，对背景区域（红框和绿框以外的区域）是模糊的，因此显著性地降低了重建分支的学习难度。
CVPR2019最佳论文的非可视区域成像方法。研究人员考虑了一些重建物体表面的情况：a）处于传感器的视野之外；b）被漫射器遮挡。在c）中，研究人员对比了他们的重建结果，和对物体进行深度扫描的真实结果。该论文在传统三维重建算法上做出了新的
对于体感游戏，为了让计算机识别玩家的各种动作，以背景重建来区分背景和前景是一个必不可少的组成部分。.本论文以KinectSDK以及OpenCV为基础，通过对深度数据的分析、处理，并比较几种背景建模方法，选取平均背景模型方法，但由于我们是对3D图像的处理...
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