Högupplösta djupkartor kan härledas från lågupplösningsdjupmätningar och en extra högupplösningsintensiv bild av samma scen. I detta syfte inför vi en dubbelmodal analysmodell, som kan fånga upp det ömsesidiga beroendet av registrerad intensitet och djupinformation. Denna modell bygger på antagandet att samstöden för motsvarande bimodala bildstrukturer anpassas när de beräknas av ett lämpligt par analysoperatörer. Det finns ingen analytisk form av sådana operatörer och vi föreslår en metod för att lära dem från en uppsättning registrerade utbildningssignaler. Denna inlärningsprocess sker offline och returnerar en bimodal analysoperatör som är allmänt tillämplig på naturscener. Vi använder detta för att utnyttja den bimodala samsparaanalysmodellen som en föregångare för att lösa inversa problem, vilket leder till en effektiv algoritm för djupkartans superupplösning.
Kanske mest relaterade till vårt arbete är den sam-sparse analysmodellen av REF, som lär sig en uppsättning gemensamma analysoperatörer i intensitet och djup för att reglera djup super-upplösning.
A Joint Intensity and Depth Co-sparse Analysis Model for Depth Map Super-resolution
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}