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Active Stereo in the Wild through Virtual Pattern Projection
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AI
DOI：10.1007/s11263-025-02511-6.png)
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摘要
En 中文
本文提出了一种新颖的通用型引导式立体视觉范式，该范式通过用深度传感器替代不可靠的物理图案投影仪，模拟主动立体视觉原理。其工作原理是利用深度传感器获取的稀疏提示，将符合场景几何结构的虚拟图案投影到常规立体相机获取的左右图像上，以促进视觉对应。因此，任何深度感知设备都可以无缝集成到我们的框架中，实现在任何可能的环境中部署虚拟主动立体设置，并克服物理图案投影的严重限制，例如有限的工作范围和环境条件。在包含远近距离的室内外数据集上进行的详尽实验，包括使用来自现成深度传感器的原始、未过滤的深度提示的数据集，突出显示了本方法在无需代码修改甚至无需重新训练的情况下，显著提升算法和深度立体视觉的鲁棒性与精度的有效性。此外，我们在使用常规图案投影的主动立体评估数据集上评估了本策略的性能。实际上，在所有这些场景中，我们的虚拟图案投影范式均达到了最先进的性能。源代码可获取于：https://github.com/bartn8/vppstereo 。
Keyword:
Depth perception
Stereo vision
Active stereo vision
Depth sensor
期刊
IF:
9.3
论文数:
3.9K
被引数:
2.8W
机构
引用论文
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