場(chǎng)景深度信息可用于眾多計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用,針對(duì)深度數(shù)據(jù)的相關(guān)研究也是機(jī)器視覺(jué)研究的重要組成部分和研究熱點(diǎn)。然而,各類深度攝像機(jī)獲取的深度圖像仍然存在很多缺陷,難以直接使用。常見(jiàn)的問(wèn)題有像素殘缺、分辨率低下等,需要人為修補(bǔ)和提高分辨率后才能用于實(shí)際研究和應(yīng)用。因此深度圖像的補(bǔ)全和超分辨問(wèn)題作為應(yīng)用深度信息的前提問(wèn)題,其重要性不言而喻。此外,各類機(jī)器視覺(jué)算法通常需要檢測(cè)圖像的邊緣。圖像邊緣檢測(cè)方法發(fā)展歷史悠久,但直到近幾年才出現(xiàn)達(dá)到人類邊緣識(shí)別準(zhǔn)確率的邊緣檢測(cè)算法。對(duì)圖像邊緣檢測(cè)方法的研究,仍然具有重要意義。本文針對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行了研究,主要工作有:1.研究了深度圖像補(bǔ)全問(wèn)題,提出了一種基于雙分支多尺度特征編碼器的深度圖像補(bǔ)全方法,解決了顏色和深度兩個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)多尺度特征的提取和融合問(wèn)題,改善了深度圖像補(bǔ)全結(jié)果邊界模糊問(wèn)題。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了多項(xiàng)改進(jìn)的有效性。2.研究了深度圖像超分辨問(wèn)題,提出了一種基于頻域分解的雙分支深度圖像超分辨方法,引導(dǎo)深度圖像超分辨網(wǎng)絡(luò)專注學(xué)習(xí)高頻特征,強(qiáng)化了超分辨網(wǎng)絡(luò)的細(xì)節(jié)生成能力。在公開(kāi)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),得到了較好的深度圖像超分辨結(jié)果。3.研究了圖像邊緣... 

【文章來(lái)源】：南京大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

常見(jiàn)深度攝像機(jī)

１．２國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀?５??例如，在圖ｌ－３（ｂ）中像素顏色越深代表距離相機(jī)越近，完全黑色的像素為??缺失深度值像素，圖ｌ－３（ａ）中的鏡子誤導(dǎo)了深度傳感器對(duì)于距離的判斷，鏡子??位置的深度值表明鏡內(nèi)像素己位于墻壁內(nèi)部。而高反射率的金屬鏡框則使得深??度傳感器完全獲取不到該位置深度值。圖丨－４顯示了深度值轉(zhuǎn)換成的三維點(diǎn)云??投影到圖像平面的結(jié)果，圖中點(diǎn)陣的顏色表示景深，暖色調(diào)表示近距，冷色調(diào)??表示遠(yuǎn)距。除去圖像頂部由于分辨率差異導(dǎo)致的深度攝像機(jī)無(wú)法獲取深度的區(qū)??域外，圖像中心滅點(diǎn)附近場(chǎng)景由于距離過(guò)遠(yuǎn)，深度攝像機(jī)也無(wú)法取得該位置深??度值。??

本章提出了新的模態(tài)獨(dú)立分支結(jié)構(gòu)，兩個(gè)分支分別處理顏色和深度圖像，得到??獨(dú)立的顏色和深度特征。??如圖２－２所示的編碼器一一解碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被廣泛應(yīng)用于各種計(jì)算機(jī)視覺(jué)??任務(wù)，其中，編碼器將輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多層卷積、池化、激活、批正則化等操??作，綜合形成全局特征，作為解碼器的輸入。然而，如果僅僅使用編碼器中最??后一層輸出的高層次全局特征，則會(huì)忽略低層次局部特征。Ｈｅ等人［５４］提出的??跳躍連接（ｓｋｉｐ?ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）通過(guò)允許網(wǎng)絡(luò)前層信息直接傳輸?shù)胶竺娴膶又校??以在兼顧低層特征的同時(shí)避免網(wǎng)絡(luò)退化問(wèn)題。不同于此，本章提出的多尺度多??層次特征編碼結(jié)構(gòu)，可以使得網(wǎng)絡(luò)同時(shí)關(guān)注全局和局部特征，豐富編碼器輸出??特征的信息量。??４?ｈ?ａ?ｒＭ??＾?Ｕ?＾?Ｕ?＾??輸入?編碼器特征解碼器輸出??圖２－２：編碼器——解碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??此外，大多數(shù)深度圖像補(bǔ)全工作得到的補(bǔ)全結(jié)果都會(huì)出現(xiàn)物體邊界模糊問(wèn)??題


本文編號(hào)：3579401