基于边缘增强的深度图超分辨率重建

被引：5

作者：

严徐乐 ^{[1
,2
]}

安平 ^{[1
]}

郑帅 ^{[1
]}

左一帆 ^{[1
]}

沈礼权 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海大学通信与信息工程学院新型显示技术及应用集成教育部重点实验室

[2] Advanced Analytics Institute,University of

来源：

光电子·激光 | 2016年 / 27卷 / 04期

关键词：

超分辨率(SR); 上采样; 边缘增强; 深度图;

D O I：

10.16136/j.joel.2016.04.0656

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

准确的深度图像获取是计算机视觉中的一个难题。传统的立体匹配得到深度的方法不仅计算量大,而且在纹理稀疏与重复区域往往存在较大的误差。主动式深度传感器虽然解决了这些问题,但其获取的深度图存在着分辨率低和易受噪声干扰的问题。因此,本文提出一种结合彩色图像信息的深度图超分辨率(SR)重建方法来提高深度图的质量与分辨率。首先运用自回归(AR)模型下的非局部均值(NLM)算法获取初始的上采样深度图;然后利用边缘提取与边缘修复算法优化深度图。实验结果表明,本文提出的方法能够生成误差更小、主观质量更好的高分辨率深度图。

引用

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