典型文献
基于深度学习的模糊激光三维图像重建研究
文献摘要：
重建作为改善激光三维图像的重要途径,针对传统方法的激光三维图像重建误差大,重建耗时长等局限性,以改善激光三维图像重建效果为目标,提出基于深度学习的模糊激光三维图像重建方法.首先分析了激光三维图像的研究进展,找到各种激光三维图像重建方法的不足,然后采集激光三维图像,采用小波变换算法对激光图像进行去模糊处理,提升激光三维图像质量,并引入深度学习方法设计模糊激光三维图像重建模型,并与其他模糊激光三维图像重建方法进行了性能对比.结果表明,相对于其他激光三维图像重建方法,深度学习方法明显提升了模糊激光三维图像重建效果,激光三维图像信噪比提升很高,重建速度更快,时间控制在20 ms以内,重建精度超过92％,获得了更优的激光三维图像重建效果.
文献关键词：
激光技术;三维图像;图像信噪比;重建精度;深度学习方法
中图分类号：
作者姓名：
徐慧;余晓丽
作者机构：
南昌理工学院,南昌 330044
文献出处：
引用格式：
[1]徐慧;余晓丽-.基于深度学习的模糊激光三维图像重建研究)[J].激光杂志,2022(12):108-112
A类：
B类：
三维图像重建,重建误差,重建方法,小波变换,换算,激光图像,去模糊,模糊处理,图像质量,深度学习方法,方法设计,性能对比,图像信噪比,信噪比提升,时间控制,ms,重建精度,激光技术
AB值：
0.172213
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