抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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移動するカメラにより撮影された画像配列に基づく3D物体再構成は,多くの分野で重要な値を示し,軍事偵察,航法,測量とマッピング,標的認識,等に用いられている。ターゲットの深さを得るために,合成開口ビジョンは全ての画像配列の情報を使用する。画像の配列を得るためにカメラの二つの同一円形アレイを用いて,両眼視合成開口誤差は主にコモンモード誤差として提示した。両眼視合成開口焦点の共通モード誤差を抑えることができ,したがって,ぼけ画像の干渉は,深さ測定における優れた性能を示した。計算再構成アルゴリズムは異なる透視画像からのピクセルを重ね合わせることにより独立してスライス画像を生成する。深さ断面画像は,いくつかの背景雑音と非常に高い周波数,深さ情報を検出する問題を紹介した可能性のあることを相殺した。集束画像領域を用いてのために,深さ切片は,二つの画像間の探索対応におけるより良い整合結果を提供した。このように,これは,3D物体のロバストで正確な深さ情報を抽出することができる。高信頼性,ステルス,および汚染の利点により,この技術は自動車と航空機航法には適用できない。この方法を実証するために,3次元物体の予備実験を行い,結果は,この方法が奥行きマップの品質の点で従来の方法よりも優れていることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
