深度图像的上采样方法研究

发布时间：2021-12-28 02:01

　　深度数据是自然场景的基础表征之一,也是机器理解自然场景的重要信息,在三维重建,机器人,自动驾驶和3DTV等领域被广泛的应用。然而,受限于深度相机的硬件工艺和自然场景的复杂多变,由深度相机所捕获到的深度图像分辨率较低,且含有噪音。这些低分辨率,含有噪音的低质量深度图像无法直接应用于相关领域,因此,如何利用图像上采样方法从低质量的原始深度图像中恢复出高质量的深度图像具有很强的现实意义。深度图像上采样的重点在于提升分辨率,恢复缺失信息的同时,重建出细致的纹理结构。因为深度信息的应用常与彩色图像结合起来,且由于深度图像和彩色图像表征同一场景,在空间和纹理结构上具有很高的相关性,因此常常将彩色图像引入的深度图像上采样中去。但是大量的研究表明,这种引导式的上采样方法实际表现并不稳定——纹理信息的拷贝现象以及深度图像边缘的模糊现象是需要面临的最大的两个问题。本文针对上述问题,详细分析以彩色图像做引导的深度图像上采样过程中所出现的问题,结合深度图像本身特点,提出了区域自适应的权重模型去表征深度图像和彩色图像之间在空间和纹理结构上的一致性关系。该模型通过对深度图像局部区域特性的判断,以不同的方式耦合深度... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-2双线性插值示意图

图像坐标系与像素坐标系不同于世界坐标系和相机坐标系，像素坐标系(u,v)是一个二维的直角坐标系，

它们的纹理结构都与场景中物体结构有关。如图3-3 所示，彩色图像和深度图像的齿轮轮廓以及人面轮廓一致，这种一致性为彩色图像指导深度图像的上采样工作提供了基本依据。得益于现代相机制作工艺的进步，高质量的彩色图像可以以很廉价的方案方便的获取，因此，以彩色图像指导深度图像上采样工作是一件很有实际意义的研究工作。3.2.3 彩色图像指导上采样的优缺点彩色图像和深度图像的一致性假设是彩色图像引导深度图像上采样的基本准则。但这种一致性并不完全，使得这类方法有利有弊——当一致性满足时，高质量彩色图像的引导有助于深度图像在正确的位置保持尖锐的边缘，恢复清晰的纹理结构；但是当这种一致性条件不满足时，便可


本文编号：3553182