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MATLAB编程源代码用于光场深度估计。

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简介:
本代码与文献“Disparity estimation for camera arrays using reliability guided disparity propagation”相对应,该文献由 Yingqian Wang, Jungang Yang, Yu Mo, Chao Xiao, and Wei An 于 2018 年发表在 IEEE Access 期刊第六卷第六期,共计 pp. 21840-21849 页。本文提出了一种基于置信度传播的深度估计算法,其核心在于同时评估估计深度的置信度,并利用此置信度对深度值进行优化调整。具体而言,该方法在稀疏化采样以及存在弱纹理的场景下,能够有效提升结果的质量和准确性。为了验证方法的有效性,随代码一同提供了本课题小组在实验室环境下拍摄的布娃娃场景数据集。

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  • 算的MATLAB
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    本作品提供了一套用于实现光场图像深度信息估计的MATLAB源代码。通过先进的算法处理,能够高效准确地从光场数据中提取深度图。 本代码对应文献:Yingqian Wang, Jungang Yang, Yu Mo, Chao Xiao, and Wei An, Disparity estimation for camera arrays using reliability guided disparity propagation, IEEE Access, vol. 6, no. 1, pp. 21840-21849, 2018。本段落采用了基于置信度传播优化的深度估计算法,在估计深度的同时评估置信度,并依据置信度对深度值进行优化,尤其在稀疏化角度采样以及弱纹理场景中取得了较好的结果。此外还附上了本课题小组在实验室拍摄的布娃娃场景数据集。
  • 中值滤波MATLAB-
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的中值滤波算法,专门用于处理和优化深度估计中的光场数据。通过有效减少噪声,该方法能够显著提升图像质量和深度感知精度。 项目基于以下论文的Lanslet光场相机准确深度图估计的C++实现: Jeon, Hae-Gon 等人,“通过小透镜光场相机进行准确的深度图估计。” IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集,2015年。 原始MATLAB代码可在相关资源中找到。此软件包还包括以下软件的一部分:gco-v3.0(多标签优化)、快速成本量过滤、快速加权中值过滤器以及用于边缘感知的图像和视频处理的域转换。 所需库包括: - 犀狳:C++线性代数库 - OpenCV 3.0
  • Tao图像详解
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    本篇文章详细解析了用于光场图像处理的深度估算法的源代码,旨在帮助开发者和研究者理解该技术的核心原理及其应用。 Tao的这篇论文《Depth from Combining Defocus and Correspondence Using Light-Field Cameras》对光场图像进行了深度估计,并应用了MRF。我在博客中对该代码进行了一部分注释和解析,如果有疑问可以互相交流。
  • Tao图像详解(经测试适MATLAB 2017和2018)
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    本资源提供详细的Tao光场图像深度估算代码解析,已验证兼容MATLAB 2017及2018版本。适合研究与学习使用。 Tao的这篇论文《Depth from Combining Defocus and Correspondence Using Light-Field Cameras》对光场图像进行了深度估计,并应用了马尔可夫随机场(MRF)。此代码为经过重新编译后的版本,在MATLAB 2018和2017上已确认可以使用。文章解析的内容可以在相关博客中找到。 重写说明:原文中的具体链接地址已被移除,保留了论文名称、深度估计方法及软件兼容性信息等核心内容。
  • 相机
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    本项目致力于开发适用于光场相机的编程代码,旨在优化图像捕捉与处理技术,提升用户体验和应用潜力。 光场相机代码的Matlab实现可以用来完成基础光场相机功能及图像重构。
  • Matlab的核密
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    本代码利用Matlab实现数据集的核密度估计,适用于数据分析和统计建模。通过选择合适的核函数和平滑参数,能够有效估计复杂分布形态。 核密度估计方法的Matlab代码可以用来计算带宽和密度分布。用户可以根据需要更换数据并自行设置参数(也可以使用默认值)。
  • MATLAB写的地磁
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    这段简介可以描述为:本项目提供了一套使用MATLAB语言编写、用于模拟和分析地球磁场特征的地磁场源代码。通过这些代码,用户能够进行地球物理研究中的磁性数据分析与建模工作。 这段简介共28字,若希望达到50字左右,则可以增加一些细节信息:如具体功能模块(例如数据导入导出、计算模型构建等)、适用场景、技术特点或优势等内容。 MATLAB 编写的地磁场源代码可用于计算电离层中地磁场的影响。
  • LS信道Matlab-Residual_CNN:基残差学习的重复应...
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    LS信道估计Matlab代码-Residual_CNN是一个利用深度残差卷积神经网络进行无线通信中线性最小二乘信道状态信息估计的Matlab实现项目,旨在提高信道估计精度和效率。 这段文字描述了使用MATLAB R2020b重复名为“DeepResidualLearningMeetsOFDMChannelEstimation”的论文结果的代码实现情况。文中提到的ReEsNet是用于信道估计的一种残差神经网络模型,但作者认为原始研究团队可能没有公开源码,因此不确定自己的实现是否完全正确。 该演示展示了如何在MATLAB中使用Residual_CNN进行简单的实验,并且分享了几个关键文件的功能: - Pruning.m:此脚本负责修剪神经网络。 - CDF_Layerweights.m:用于查看权重的CDF分布并确定需要被修剪的位置,以便Pruning.m执行实际操作。 此外还有两个与信道估计相关的模块: - MMSE_Channel_Tap.m:基于Jakes模型进行假设。 - LMMSE.m:提供线性最小均方误差(LMMSE)处理,并且包含一些性能分析的代码。
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