視覺標(biāo)定是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中一個(gè)重要的技術(shù)，用于確定攝像機(jī)內(nèi)部和外部參數(shù)。漫反射白板是一種常用的測試表面之一,因其具有較高的反光率和均勻的紋理而受到廣泛的應(yīng)用.然而目前對于不同種類、尺寸的白板仍缺乏有效的分類方法以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景需求本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割算法對不同類型的白板的進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與歸類：首先使用超像素生成器將待處理的圖片分成若干個(gè)互不重疊的全域塊；然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這些全域塊的特征向量進(jìn)行處理得到每個(gè)區(qū)域?qū)儆谀姆N類型的概率值;最后根據(jù)最大似然估計(jì)法計(jì)算出模型訓(xùn)練損失函數(shù)并迭代優(yōu)化使得最優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)的取值為最小即可獲得最佳的效果.。