Abstract ：

一种激光散斑投射ToF深度感知方法及装置，由激光散斑编码投射器通过时‑空编码方式向目标物体或被测空间进行主动照射相位调制过的散斑编码图案，ToF接收摄像头按相移法采集反射回来的相移散斑图像，混合深度解码模块分别采取ToF相移法和结构光编解码方法进行深度解码并融合后得到高精度的深度信息。该方法融合近距离结构光激光三角测距和中远距离ToF测距两者的优势，解决了不同距离高精度测量的难题，在抗强光干扰、ToF多径反射、吸收材质影响及近距离测距精度方面获得性能提升，在智能设备、无人车、机器人等领域具有广泛应用前景。

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本发明公开了一种iToF深度数据到原始raw数据的反向生成方法，方法中，采集郎伯平面、朗伯平面和标定板平面组和无限远距离三种场景下iToF摄像头拍摄的原始raw数据；构建iToF深度数据到原始raw数据的反向生成模型；基于所述反向生成模型和所述原始raw数据标定所述反向生成模型中的参数以得到参数值；所述参数值代入反向生成模型，将合成场景通过瞬态渲染后批量生成单次反射或多次反射的原始raw数据集。

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一种IToF深度相机标定及深度优化方法，其包括如下步骤：S100：采集不同距离的白色平面场景下IToF深度相机拍摄的原始raw数据，计算测量值；S200：采取不同的方法获取所述测量值对应的真实值；S300：根据所获取的测量值和真实值，计算距离误差，构建IToF深度相机的距离误差校正模型；S400：根据所得到的距离误差模型，对IToF深度相机拍摄的原始raw数据，进行深度误差标定，得到初步校正的深度图；S500：将所得到的深度图，进行滤波处理，得到优化后的深度图。该方法可以获取更高精度的距离信息。

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一种基于弱监督深度学习的ISP实现方法，其包括如下步骤：S100：原始RAW图像采集及去马赛克处理，得到去马赛克后的图像；S200：将所述去马赛克处理后的图像进行亮度自适应调整，得到亮度调整后的图像；S300：网络模型的参数设定并初始化；S400：生成器G根据所述亮度调整后的图像生成预测高清RGB图像；S500：反向生成器F根据所述预测高清RGB图像生成预测输入图像，进而调整生成器G的参数；S600：将所述预测高清RGB图像和目标高清R6B图像同时输入判别器，利用判别器的反馈去调整生成器G的参数。

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提出一种针对ToF相机的有效深度数据提取与校正算法,利用深度图和置信度图对深度信息进行校正。首先,基于核密度估计和连通域标记对测得的深度图进行自适应分割;然后使用一种改进的结构张量进行边缘检测,从而探测深度图中的无效像素和飞行像素;最后用双三次方插值或投票操作纠正或剔除这些像素,同时使用增强置信度剔除错误像素。实验结果证明了该算法的有效性,对比传统方法,本文所提算法可以剔除更多的无效像素,且保留更多的有效深度数据,对于噪声的鲁棒性也更好。

Keyword ：

ToF相机 边缘检测 飞行像素 有效深度数据 增强置信度 自适应分割

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一种融合散斑和泛光投射的ToF深度传感器及其测距方法，该ToF深度传感器包括：泛光投射器、激光散斑投射器、ToF接收摄像头、深度解码模块，其中泛光投射器生成均匀照射的光源，激光散斑投射器组成激光散斑图案，ToF接收摄像头同步接收投射器照射到物体表面后反射回来的相移图像，深度解码模块利用相移法对相移图像RAW数据进行深度解码，并对泛光投射器和散斑投射器照射下计算得到的深度信息进行融合。所述测距方法，可以得到融合后近距离细节丰富、远距离测距稳定可靠的深度信息，有助于解决ToF室外远距离抗强光干扰、多径反射等难题，在智能设备、无人车、机器人等领域具有广泛应用前景。

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一种OLED透明屏下ToF装置及测距方法，包括：OLED透明屏、泛光投射器、ToF接收摄像头、深度解码模块和深度补偿模块。通过泛光投射器对目标物体或空间照射相位调制的均匀光，经OLED透明屏的两次穿透，ToF接收摄像头采集接收多幅被衍射过的相移图像，再通过基于相移法的深度解码和深度补偿模块，得到测距准确、细节丰富的深度信息，从而解决OLED透明屏下ToF三维测量的难题，在智能手机、AR、智能家电等领域具有广泛应用前景。

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本发明公开了一种压制地震资料涌浪噪声的方法、存储介质及设备，读取原始地震资料，并对其进行高通滤波；在不损失地震资料有效信号的情况下滤除一部分低频涌浪噪声；针对原始地震资料中有效信号的特点选取固定稀疏变换基；针对滤波得到的高频成分，基于半二次优化技术和线性化Bregman方法构造交替迭代优化方法在压制涌浪噪声的同时得到地震资料有效信号在稀疏变换基下的稀疏表示；直到原始地震资料中涌浪噪声压制完成。本发明的压制地震资料涌浪噪声的相关熵诱导度量鲁棒稀疏表示方法，可以有效压制高振幅涌浪噪声，提高地震资料信噪比。

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本发明公开了一种压制地震资料异常噪声的方法、存储介质及设备，读取含有高振幅异常噪声的原始地震资料，根据地震资料中噪声的复杂程度选取混合高斯分布的高斯成分个数和迭代次数；针对原始地震资料中有效信号的特点选取固定稀疏变换基，利用线性化Bregman方法得到地震资料中有效信号的稀疏表示，根据稀疏表示与固定稀疏变换基的乘积和原始地震资料得到关于有效信号的估计和异常噪声的估计，将异常噪声建模为混合高斯分布，利用EM算法更新每个采样点上异常噪声的权重矩阵；直到原始地震资料中异常噪声压制完成或者达到迭代次数。本发明的压制地震资料异常噪声的混合高斯鲁棒稀疏表示方法，可以有效压制异常噪声，提高地震资料信噪比。

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本公开涉及一种基于透明屏的三维深度感知装置，包括透明屏、三维深度感知模组、透明屏显示控制模块和深度补偿校正模块；其中，所述透明屏与显示屏幕拼接；所述三维深度感知模组，放置于透明屏沿法线方向的下方(以下简称为透明屏下)，或者是结构光深度相机，或者是ToF深度相机；所述透明屏显示控制模块，放置在透明屏下，用于控制透明屏的显示；所述深度补偿校正模块，放置于透明屏下，对经透明屏折射及衍射后计算得到的深度信息进行补偿校正。本公开可以解决屏下三维感知的技术和应用难题，适合智能手机、智能TV等领域的嵌入式应用。

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