基于光场内联遮挡处理的噪声场景深度获取

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光场相机通过单次曝光同时从多个视角采样单个场景,在深度估计领域具有独特优势。噪声场景下的深度获取是光场图像深度估计的难点之一。传统针对噪声场景的深度获取方法大多仅适用于非遮挡情况,无法较好处理包含遮挡区域的噪声场景。针对含遮挡的噪声场景深度估计问题,提出了基于内联遮挡处理的深度估计方法。该方法采用内联遮挡处理框架,通过将遮挡处理集成进抗噪成本量中,在保证抗噪性能的同时提升算法的抗遮挡能力。在成本量建立完成后,为进一步滤除剩余噪声,采用提出的适应遮挡的多模板滤波策略对成本量进行遮挡感知优化,该策略通过
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利用逆向工程与3D打印技术定制了患者的胫骨干骨折模型,对Orthofix单边外固定器固定胫骨干骨折方式的生物力学进行了研究。通过设计正交试验方案,采用XTDIC三维全场变形测量系统对Schanz钉在针夹上的分布、最外侧Schanz钉到骨折断端的距离、胫骨到外固定器的距离三种因素对Schanz钉的变形进行了测量。实验结果表明:当Schanz钉数量较少时,在压力载荷作用下会造成Schanz钉的弯曲变形增大,增加了外固定器塑性变形及疲劳断裂的可能性。根据综合九种方案的力学分析结果,外固定器到胫骨的距离对Scha