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La récupération d'une forme tridimensionnelle exacte et précise d'un objet microscopique inconnu à l'aide de l'architecture de mise au point est un problème important pour la communauté de la vision par ordinateur. Un objet microscopique est placé sur une platine de translation capable de se déplacer de haut en bas dans l'axe optique de la caméra. Une pile d'images est recueillie en capturant chaque image à des étapes discrètes. Pendant l'étape d'acquisition de l'image, la platine se déplace par rapport à la caméra tandis que le capteur de la caméra RVB est immobile à une hauteur prédéfinie et…mehr

Produktbeschreibung
La récupération d'une forme tridimensionnelle exacte et précise d'un objet microscopique inconnu à l'aide de l'architecture de mise au point est un problème important pour la communauté de la vision par ordinateur. Un objet microscopique est placé sur une platine de translation capable de se déplacer de haut en bas dans l'axe optique de la caméra. Une pile d'images est recueillie en capturant chaque image à des étapes discrètes. Pendant l'étape d'acquisition de l'image, la platine se déplace par rapport à la caméra tandis que le capteur de la caméra RVB est immobile à une hauteur prédéfinie et connue. Après l'étape d'acquisition d'images, un algorithme de mesure de la mise au point est appliqué à la pile d'images recueillies pour convertir les informations de couleur RVB correspondantes en quantité de mise au point pour chaque pixel. La carte de profondeur initiale est acquise en maximisant la courbe de mesure du foyer le long de l'axe optique de la caméra. Une approche d'approximation ou un algorithme de régression est principalement utilisé après l'algorithme de mesure de la mise au point. La récupération de la forme 3D à l'aide de l'architecture de la forme à partir de la mise au point a de nombreuses applications industrielles et médicales et est actuellement pratiquée dans la plupart des pays développés.
Autorenporträt
Fahad Mahmood recibió la licenciatura en ciencias de la tecnología de la NUST en 2012 y la maestría en 2017. Ha trabajado en SIPL Lab GIST-Corea desde 2015. Actualmente, trabaja como investigador asociado en SDSB-LUMS. Sus intereses de investigación incluyen el procesamiento de imágenes, la recuperación de formas en 3D y el aprendizaje automático. Sus aficiones son leer novelas, ver películas y jugar al cricket.