Dans une image, l’estimation de la distance entre les objets et la caméra en utilisant le flou des images comme indice, également appelé profondeur de mise au point/défocalisation, est essentielle en vision par ordinateur. Cependant, les méthodes basées sur des modèles échouent lorsque des surfaces sans texture sont présentes, et les méthodes basées sur l’apprentissage nécessitent les mêmes paramètres de caméra pendant la formation et les tests. Aujourd’hui, les chercheurs ont mis au point une stratégie innovante d’estimation de la profondeur qui combine le meilleur des deux mondes pour résoudre ces limitations, étendant ainsi l’applicabilité de la profondeur depuis la focalisation/défocalisation.
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