【摘要】：在深度圖像采集場景下,為利用場景高分辨色彩圖進行超分辨率上采樣,提出一種采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自適應學習局部濾波器核的算法,通過同時應用稠密/高分辨率顏色信息和稀疏/低分辨率深度信息全面提取場景信息。在Middlebury和ToFMark數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)深度超分辨率算法相比,提出的算法能夠取得較好的超分辨率結(jié)果,尤其在顏色和深度的邊緣、紋理不匹配區(qū)域,具有更好的魯棒性。
[Abstract]:In order to use high-resolution color map for super-resolution upsampling in depth image acquisition scene, an adaptive learning algorithm of local filter kernel based on convolution neural network is proposed. The scene information is extracted by using dense / high resolution color information and sparse / low resolution depth information simultaneously. The experimental results on Middlebury and ToFMark data sets show that the proposed algorithm can achieve better super-resolution results compared with the traditional depth super-resolution algorithm, especially in the edge of color and depth, and the texture mismatch region. It has better robustness.
【作者單位】： 上海交通大學計算機科學與工程系;
【基金】：國家自然科學基金(61671290)
【分類號】：TP18;TP391.41

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