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Efficient depth from defocus imaging for environmental perception
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2025.129217.png)
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摘要
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单目、稳定、低计算成本且高精度的立体成像一直是机器人、自动驾驶和机器视觉领域的研究重点。然而，当前大多数立体成像研究倾向于优先考虑立体效果，而忽视了计算效率的重要性。这显著影响了立体成像在工业环境中的部署和应用。本文提出了一种基于散焦测深的立体成像方案，整合了光学系统的最新进展，以克服现有算法的计算效率限制。通过引入光学系统的像差分析，我们重新推导了散焦测深的原理，以提升立体成像的准确性和范围。实验结果验证了所提方法的有效性及精度计算的准确性。最后，我们分析了光学系统参数对相关方法的影响。理论推导揭示了散焦测深方法中空间分辨率、深度分辨率与立体成像范围之间的关系，为这类方法在实践应用场景中的设计与部署提供了理论指导。
Keyword:
stereo imaging
depth from defocus
computational efficiency
optical system design
monocular stereo
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
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