改进的PMD距离图像超分辨率重建算法

被引：15

作者：

张旭东 ^{[1
]}

沈玉亮 ^{[1
]}

胡良梅 ^{[1
]}

陈菁菁 ^{[2
]}

机构：

[1] 合肥工业大学计算机与信息学院

[2] 安徽农业大学信息与计算机学院

来源：

中国图象图形学报 | 2012年 / 17卷 / 04期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

超分辨率重建; PMD相机; TOF技术; 非连续自适应马尔科夫随机场模型; 可信度; 双边滤波器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

PMD(photonic mixer device)相机是一款基于TOF(time-of-flight)技术的3维成像系统,在获得2维灰度图像的基础上,能够同时捕捉距离图像和幅度图像。但它的主要缺点是分辨率低,并存在较大的随机噪声。针对此问题,结合PMD相机幅度信息和双边滤波器的特点,提出一种改进的非连续自适应马尔科夫随机场(DAMRF)模型的超分辨率重建方法,该模型引入调制信号幅度A的平方作为可信度,将其作为权值对传统DAMRF模型中能量函数的距离项进行自适应加权,从而增加距离图像每个像素点在平滑过程中的权值。该方法不仅提高了距离图像的空间分辨率,又能有效地对距离图像进行滤波去噪,同时也增强了距离图像的边缘信息,较好地保持了图像边缘的连续性。实验结果表明,该方法的重建结果优于传统DAMRF模型的超分辨率方法,获得重建图像的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)都有较好的改善,重建图像的视觉效果也得到一定的提高。

引用

页码：480 / 486

页数：7

共 10 条

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