基于图像边缘特征的深度上采样算法

被引:3
作者
田寨兴
彭宗举
陈芬
机构
[1] 宁波大学信息科学与工程学院
关键词
深度上采样; 相关性系数; 不连续区域;
D O I
10.16136/j.joel.2014.12.019
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对低分辨率深度图像上采样容易导致边缘模糊问题,提出了一种基于图像边缘特征的深度上采样算法。一方面,利用相同低分辨率深度和彩色图像的相关性系数,自适应调节深度图像边缘上采样过程中深度和彩色的权重;另一方面,结合上采样值和低分辨率深度图像中邻近像素值,对低分辨率深度图像的不连续区域进行求精操作以进一步减少边缘模糊现象。实验结果表明,本文算法的性能优于近年文献中提出的算法。本算法上采样深度图像的平均坏点率(BPR)为2.07%,均方根误差(RMSE)为3.46,峰值信噪比(PSNR)为38.58dB,绘制虚拟视点的平均PSNR为39.58dB。
引用
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页码:2371 / 2378
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