ABSTRACT Med utvecklingen av 3D-applikationer, såsom 3-D-rekonstruktion och objektigenkänning, krävs en noggrann och högkvalitativ djupkarta. På senare tid har djupkameror varit prisvärda och används i stor utsträckning i det dagliga livet. Den fångade djupkartan äger dock alltid låg upplösning och dålig kvalitet, vilket begränsar dess praktiska tillämpning. Detta papper föreslår en färgstyrd djup karta super upplösning metod med hjälp av konvolutionella neurala nätverk. Först, en dual-stream convolutional neural nätverk, som integrerar färg och djup information samtidigt, föreslås för djupkarta super upplösning. Därefter används den optimerade kantkartan som genereras av den högupplösta färgbilden och den lågupplösta djupkartan som ytterligare information för att förfina objektgränsen i djupkartan. Experimentella resultat visar hur effektiv den föreslagna metoden är jämfört med de senaste metoderna. INDEX TERMS Djup karta, super upplösning, konvolutionella neurala nätverk.
Ni m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF använde kantkartan som vägledning för att förfina objektets kanter på djupkartan.
Color-Guided Depth Map Super Resolution Using Convolutional Neural Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}