T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）
AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
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详细信息评论摘要：二值离焦技术在高速动态三维测量中展现出巨大优势。然而,离焦投影模式决定了其仅能在合适离焦程度才可得到高质量测量结果,导致测量深度十分受限。为扩大测量深度,提出一种深度学习驱动的二值聚焦投影三维测量方法。利用聚焦投影策略,无须考虑图像离焦带来的条纹成像影响,从根本上克服二值离焦技术的局限性。其次,设计了两阶段深度学习框架对二值条纹进行处理:其中对抗式学习实现全测量深度内的高质量正弦条纹生成;分支残差学习输出条纹级数辅助相位展开,减小传统离焦投影引起的级数边缘误差。实验结果表明,所提方法可显著扩大测量深度范围,且保证全范围高质量三维重建结果。
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