论文解读利用深度学习方法以及仿真ToF数据集（FLAT）针对ToF中的固有缺陷进行解决

作者 | cocoon
编辑 | 3D视觉开发者社区
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文章目录

• 引言
  • 概述部分
  • TOF相机模型研究现状
    • 理想条件下TOF相机的工作原理分析
      • 多路径效应对TOF精度的影响分析
      • 运动（Motion）对TOF测量结果的影响分析
      • Kinect v2技术特性及其在TOF应用中的表现分析

遵循FLAT规范的三维数据集

• 6 结论
• 7 参考文献

导读

在ToF相机深度重建的过程中, 多种多样的干扰因素始终会对最终结果产生显著影响, 令操作者倍感沮丧. 虽然误差难以避免, 但通过一系列手段, 我们可以最大限度地降低其影响程度, 从而获得更为精确的结果