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国内刊号：21-1124/TP
国际刊号：1001-0920
发布日期:
作者：房卓群,于晓升,贾同,吴成,李永强,许茗
单位：东北大学信息科学与工程学院，沈阳110004,,东北大学机器人科学与工程学院，沈阳110004,,东北大学信息科学与工程学院，沈阳110004,,东北大学机器人科学与工程学院，沈阳110004,,东北大学信息科学与工程学院，沈阳110004,,东北大学信息科学与工程学院，沈阳110004,
关键词：近红外光;反射率;鲁棒估计;随机过程;深度图像;红外图像
基金：国家自然科学基金项目(61701101, 61603080, U1613214, U1713216)；国家机器人重点专项项目(2017 YFB1300900)；中央高校基本科研业务费项目(N170402008, N172603001, N172604004)；沈阳市科研基金项目(17-87-0-00).
反射率估计在计算机视觉、计算机图形学等领域具有重要作用.为了精确获取反射率,提出一种基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法(RENA).该算法以Kinect二代传感器采集结果计算初始反射率,并建立反射率加性噪声模型,同时提出光照度鲁棒估计的概念,简化反射率图像非稳态随机过程模型.实验表明,RENA算法的反射率估计结果优于其他去噪算法,适用于室内场景的反射率图像高精度估计.
来源：2019年第6期
《控制与决策》期刊编辑部
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