基于R2U-Net的单帧投影条纹图深度估计

作者：袁梦凯; 朱新军^*; 侯林鹏

来源：激光与光电子学进展, 2022, 59(16): 93-104.

• 图像处理
• 条纹投影
• R2U-Net
• 深度
• 三维测量

从条纹图快速、准确获取被测物体准确深度信息是条纹投影三维测量技术关键环节之一。为解决单帧条纹图深度估计准确性问题，基于U-Net的递归残差卷积神经网络(R2U-Net)，提出了一种条纹图深度估计方法，并在模拟数据和实验数据上进行了验证。对于模拟数据，所提方法的预测结果误差为1.71×10-6，小于U-Net方法对应的误差7.98×10-6；对于实验数据，该方法预测的深度图误差比U-Net方法对应的误差降低了13%。实验结果表明，与已有的U-Net深度图预测方法相比，所提方法所得深度图的高度分布曲线与标签拟合程度更高，提高了单帧条纹图三维测量结果的准确性。

• 单位
  天津工业大学