基于深度学习的深度图超分辨率采样

发布时间：2019-05-08 10:38

【摘要】：在深度图像采集场景下,为利用场景高分辨色彩图进行超分辨率上采样,提出一种采用卷积神经网络自适应学习局部滤波器核的算法,通过同时应用稠密/高分辨率颜色信息和稀疏/低分辨率深度信息全面提取场景信息。在Middlebury和ToFMark数据集上的实验结果表明,与传统深度超分辨率算法相比,提出的算法能够取得较好的超分辨率结果,尤其在颜色和深度的边缘、纹理不匹配区域,具有更好的鲁棒性。
[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.
【作者单位】： 上海交通大学计算机科学与工程系;
【基金】：国家自然科学基金(61671290)
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：2471847