投稿须知
  《图学学报》是中国图学学会主办的学术性刊物,现为《中文核心期刊要目总览》(第七版)科技类核心期刊、中国科技核心期刊(中国科技论文统计源期刊)、 ...

基于CNN的彩色图像引导的深度图像超分辨率重建

作者:王紫薇 邓慧萍 向森 杨建帆

关键词: 超分辨率重建; 深度图像; 深度信息; 卷积神经网络; 深度学习;

摘要:深度图像表达了三维场景内物体之间的相对距离信息,根据深度图像表达的信息,人们能够准确的获得物体在空间中的位置以及不同物体之间的相对距离,使得深度图像在立体视觉等领域有着广泛的应用。然而受RGB-D传感器硬件条件的限制,获取的深度图像分辨率低,无法满足一些具有高精度要求的实际应用的需求。近年来深度学习特别是卷积神经网络(CNN)在图像处理方面获得了非常大的成功。为此提出了一种基于CNN的彩色图像引导的深度图像超分辨率重建。首先,利用CNN学习彩色图像的边缘特征信息与深度图像的深度特征信息,获得边缘纹理清晰的高分辨率深度图像;再通过不同大小尺寸滤波核的卷积层,进一步优化深度图像的边缘纹理细节,获得更高质量的高分辨率深度图像。实验结果表明,相较于其他方法,该方法 RMSE值更低,重建的图像也能更好的恢复图像边缘纹理细节。 


上一篇:局部二值描述子的研究进展综述
下一篇:基于模板替换的室内场景建模方法研究

Copyright © 2009 China Graphics Net. All Rights Reserved
图学网 / 京ICP备13039637 / 京公网安备1101080201295