Deep learning-based end-to-end 3D depth recovery from a single-frame fringe pattern with the MSUNet++ network

计算机科学 人工智能 稳健性(进化) 模式识别(心理学) 预处理器 帧(网络) 卷积神经网络 深度学习 计算机视觉 小波 生物化学 电信 基因 化学
作者
Chao Wang,Pei Zhou,Jiangping Zhu
出处
期刊:Optics Express [Optica Publishing Group]
卷期号:31 (20): 33287-33287 被引量:4
标识
DOI:10.1364/oe.501067
摘要

Deep learning (DL)-based single-frame fringe pattern to 3D depth reconstruction methods have aroused extensive research interest. The goal is to estimate high-precision 3D shape from a single frame of fringe pattern with limited information. Therefore, the purpose of this work attempts to propose an end-to-end DL-based 3D reconstruction method from the single fringe pattern with excellent capability of achieving high accuracy depth recovery and geometry details preservation of tested objects. We construct a multi-scale feature fusion convolutional neural network (CNN) called MSUNet++, which incorporates discrete wavelet transform (DWT) in data preprocessing for extracting high-frequency signals of fringe patterns as input of the network. Additionally, a loss function that combines structural similarity with edge perception is established. Through these measures, high-frequency geometry details of the reconstruction results can be obviously enhanced, while the geometric shape can be effectively maintained. Ablation experiments are involved in validating the effectiveness of our proposed solution. 3D reconstructed results and analysis of generalization experiments on different tested samples imply that the proposed method in this research enjoys capabilities of higher accuracy, better detail preservation, and robustness in comparison with the compared methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
冷静的奇迹完成签到,获得积分10
刚刚
hhhhxxxx完成签到,获得积分10
刚刚
superhero完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
无语的小熊猫完成签到 ,获得积分10
3秒前
kk完成签到 ,获得积分10
5秒前
8秒前
吴1发布了新的文献求助10
9秒前
大方百招完成签到,获得积分10
12秒前
上善若水发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
14秒前
元气蛋完成签到,获得积分10
15秒前
yang应助现代书雪采纳,获得10
17秒前
17秒前
顺其自然完成签到 ,获得积分10
18秒前
19秒前
安详的惜梦完成签到 ,获得积分10
19秒前
坚强枫发布了新的文献求助10
19秒前
小蘑菇应助小菡菡采纳,获得10
23秒前
上善若水完成签到,获得积分10
23秒前
大气问枫发布了新的文献求助10
23秒前
qaplay完成签到 ,获得积分0
23秒前
赵赵完成签到,获得积分10
27秒前
可爱千兰完成签到,获得积分10
28秒前
火星上送终完成签到,获得积分10
30秒前
传统的斓完成签到,获得积分10
31秒前
33秒前
可爱大地关注了科研通微信公众号
34秒前
zhy完成签到,获得积分10
38秒前
dddd发布了新的文献求助10
38秒前
不做科研完成签到,获得积分20
40秒前
水晶李完成签到 ,获得积分10
41秒前
鳗鱼歌曲完成签到,获得积分10
44秒前
肖果完成签到 ,获得积分10
45秒前
余味应助小宋采纳,获得10
47秒前
科研通AI2S应助wxh采纳,获得10
49秒前
莫愁一舞完成签到,获得积分10
49秒前
49秒前
平安顺遂完成签到 ,获得积分10
50秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 2000
Encyclopedia of Geology (2nd Edition) 2000
105th Edition CRC Handbook of Chemistry and Physics 1600
Maneuvering of a Damaged Navy Combatant 650
Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её практическое применение 310
Mixing the elements of mass customisation 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3779439
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3324973
关于积分的说明 10220672
捐赠科研通 3040111
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1668560
邀请新用户注册赠送积分活动 798728
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 758522