二维相位解包裹算法广泛应用在光学测量中，但目前的相位解包裹算法在大噪声的情形效果很差。在本研究中，我们提出了一种基于深度卷积神经网络的方法来进行相位解包裹。具体来说，由于卷积神经网络具有一定程度的抗噪声特性和强大的特征表示能力，我们首先采用一种基于DeepLabV3+的语义分割网络来获得包裹相位图的分割结果。然后，我们将包裹的相位图与获得的分割结果相加，得到我们算法的临时......

   计算机图像为人类日常生活和工作提供了各种便利，同时也扮演着越来越重要的角色。正因为计算机图像有着如此重要的地位，让计算机更好的识别、理解和处理图像也显得越来越重要。随着RGB-D摄像头的广泛使用，深度信息被越来越多地应用于计算机图像领域，在显著性检测方面，深度信息也发挥着让人耳目一新的作用。本项目在研究传统RGB图像显著性检测的基础之上，对深度信息在图像显著性检测方面的使......

  在曼哈顿世界假设下（空间中的平面两两垂直正交），利用空间中表面法向量的密度分布求解相机位姿变化。定位同时估计场景拓扑结构，利用拓扑结构拟合的平行墙线，提高路过墙体时位姿估计的鲁棒性。...