本文摘要:科技快报(2019 . 11 . 29)目前的AR系统只跟踪密集的几何特征,不计算所有像素的深度。

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科技快报(2019 . 11 . 29)目前的AR系统只跟踪密集的几何特征,不计算所有像素的深度。所以大部分AR效果都是纯变换层,不可能构造出逼真的物体覆盖效果。针对这种情况,Facebook明确提出了一种复杂的算法,可以动态地将密集的深度扩散到每个像素。

分解的深度图在时间和空间上非常平滑,但是它在深度边缘显示出显著的不连续性。这使得AR效果几乎与真实场景互动并被真实场景覆盖。Facebook电脑摄影团队的研究科学家约翰内斯科普夫(Johannes Kopf)和华盛顿大学的亚历山大霍林斯基(Aleksander Holynski)领导的《科技快报》已经发表了论文《Fast Depth Densification for Occlusion-aware Augmented Reality(用作遮盖感官型增强现实的较慢深度密化)》。科技快报涉及论文:快速深度否认对于职业感知增强现实科技快报Facebook的算法用于视频和密集SLAM修复作为输出。

首先,它不从光流场的梯度变化来估计硬深度边缘。因为盖子附近的光流不可靠,研究人员使用了一种全新的可靠性测量方法,好像是计算相反和偏移的流场,并融合获得的深度边缘。

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然后,该算法不细化深度边缘,而是从图像边缘偏移来定位深度边缘。最后,他们优化了传播深度,但希望不连续性经常出现在完全恢复的深度边缘方向。

该团队获得了一系列真实的例子结果,并展示了几个可以识别封面的增强现实视频效果。为了定量评价算法,Facebook将深度图与限制深度图的属性紧密联系到AR应用中,明确提出了精细的评价指标来说明效果。该公司认为,网卓新闻网比一套有竞争力的基准算法更有优势。科技快报Johannes Kopf说:“我们使用SLAM非常精确地跟踪几个点的深度,但是我们也使用实时光流方法来预测剩余像素的移动。

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但是因为这是一种动态的方法,它的质量足以进行深度预测,但是我们可以用它来确定场景中的主要深度边缘方向。然后,我们返回这些非常精确的SLAM点,并将它们的深度传播到所有剩余的像素,但在这些完全恢复的深度边缘方向暂停传播。

这样可以保证所有物体边缘清晰,非常慢,并且产生非常适合ar的深度同构。因为除了这些超清晰的非对等的地方,一切都很顺利。它们非常适合将虚拟世界对象放入看起来介于两者之间的场景中,因为它们可以位于真实对象的前面或后面。我非常期待看到这项技术,以及其他人正在开发的技术,将如何帮助模糊现实和虚拟世界的界限,使增强现实更加详细和迷人。

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