Název: | Depth Completion for Close-Range Specular Objects |
Autoři: | Pourmand, S. Merillou, N. Merillou, S. |
Citace zdrojového dokumentu: | WSCG 2022: full papers proceedings: 30. International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, p. 135-141. |
Datum vydání: | 2022 |
Nakladatel: | Václav Skala - UNION Agency |
Typ dokumentu: | conferenceObject |
URI: | http://hdl.handle.net/11025/49587 |
ISBN: | 978-80-86943-33-6 |
ISSN: | 2464-4617 |
Klíčová slova: | dokončení hloubky;RGB-D obrázky;syntetický datový soubor;zrcadlové odrazy |
Klíčová slova v dalším jazyce: | depth completion;RGB-D images;synthetic dataset;specular reflections |
Abstrakt v dalším jazyce: | Many objects in the real world exhibit specular reflections. Due to the limitations of the basic RGB-D cameras, it is particularly challenging to accurately capture their 3D shapes. In this work, we present an approach to correct the depth of close-range specular objects using convolutional neural networks. We first generate a synthetic dataset containing such close-range objects. We then train a deep convolutional network to estimate normal and boundary maps from a single image.With these results, we propose an algorithm to detect the incorrect area of the raw depth map. After removing the erroneous zone, we complete the depth channel. |
Práva: | © Václav Skala - UNION Agency |
Vyskytuje se v kolekcích: | WSCG 2022: Full Papers Proceedings |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|---|
B89-full.pdf | Plný text | 3,59 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/49587
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.