文件名称：matlab代码影响-fStackIID:使用焦点堆栈的内在图像分解
文件大小：565KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 03:09:40
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matlab代码影响使用焦点堆栈的内在图像分解 在本文中，我们提出了一种将场景的固有图像分解为反射率和阴影分量的方法。 我们的方法适用于焦点堆栈，这些焦点堆栈是在不同焦距下捕获的场景的不同焦点图像集。 我们使用健壮的焦点测度和广义随机游走算法来计算整个堆栈上的密集概率图。 这些地图然后用于定义稀疏的局部和全局像素邻域，这些邻域与基础3D场景的结构保持一致。 我们将这些邻域对应项与标准色度假设一起用作优化系统中的约束，以获得两个固有成分。 我们提出了一种新颖的方法来估计任何野外场景的固有图像，而对图像的复杂性，照度或比例没有任何限制。 此外，我们确认以下假设：聚焦度量可以用作计算机视觉应用场景深度的代理。 我们使用自然和人工照明条件下手动捕获的随机对象堆栈在室内和室外场景上展示我们的结果。 我们还在来自NYUv2和MPI Sintel数据集的合成生成的焦点堆栈的更大数据集上测试了我们的系统，并显示了与当前基于最新深度的IID方法可比的性能。 论文：使用焦距堆栈的内在图像分解，ICVGIP 2016论文链接： 实施细节和使用方法 该软件受Jeon等人实施的“使用结构纹理分离和表面法线ECC