基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法
来源期刊：控制与决策2019年第6期
论文作者：房卓群 于晓升 贾同 吴成东 李永强 许茗
文章页码：1151 - 1159
关键词：近红外光;反射率;鲁棒估计;随机过程;深度图像;红外图像;
摘 要：反射率估计在计算机视觉、计算机图形学等领域具有重要作用.为了精确获取反射率,提出一种基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法(RENA).该算法以Kinect二代传感器采集结果计算初始反射率,并建立反射率加性噪声模型,同时提出光照度鲁棒估计的概念,简化反射率图像非稳态随机过程模型.实验表明, RENA算法的反射率估计结果优于其他去噪算法,适用于室内场景的反射率图像高精度估计.
房卓群1，于晓升2，贾同1，吴成东2，李永强1，许茗1
1. 东北大学信息科学与工程学院2. 东北大学机器人科学与工程学院
摘 要：反射率估计在计算机视觉、计算机图形学等领域具有重要作用.为了精确获取反射率,提出一种基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法(RENA).该算法以Kinect二代传感器采集结果计算初始反射率,并建立反射率加性噪声模型,同时提出光照度鲁棒估计的概念,简化反射率图像非稳态随机过程模型.实验表明, RENA算法的反射率估计结果优于其他去噪算法,适用于室内场景的反射率图像高精度估计.
关键词：近红外光;反射率;鲁棒估计;随机过程;深度图像;红外图像;
