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基于CNN和Transformer的条纹投影相位展开和深度估计方法研究.pdf

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    摘要

    相位展开和深度估计是条纹投影三维测量的重要环节，同时也是条纹投影技

    术研究的重点内容。近年来基于深度学习的方法具有步骤简单和计算速度快等优

    点，在条纹投影相位展开和深度估计方面取得较大的进展，体现出相对传统算法

    的优越性。然而，对于单一复杂场景下的结构光图像，稳健和准确的相位展开和

    深度估计仍然是一个具有挑战性的问题。

    目前在条纹投影相位展开和深度估计研究工作主要集中在卷积神经网络

    （CNN），CNN的全局建模能力相对较弱，而基于多头自注意力机制的网络模型

    （Transf

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