Abstract-Den snabba utvecklingen av 3D-teknik och datorseende applikationer har motiverat en inriktning av metoder för djup förvärv och uppskattning. De flesta befintliga hård- och programvarumetoder har dock begränsad prestanda på grund av dålig djupprecision, låg upplösning och höga beräkningskostnader. I detta dokument presenterar vi en beräkningseffektiv metod för att återvinna täta djupkartor från glesa mätningar. Vi ger tre bidrag. För det första ger vi empiriska bevis för att djupkartor kan kodas mycket glesare än naturliga bilder genom att använda vanliga ordböcker som wavelets och conturlets. Vi visar också att en kombinerad wavelet-contourlet ordbok uppnår bättre prestanda än att använda någon av ordboken ensam. För det andra föreslår vi en växelriktad metod för multiplikatorer (ADMM) för att åstadkomma snabb återuppbyggnad. Ett flerskaligt varmstartsförfarande föreslås för att påskynda konvergensen. För det tredje föreslår vi ett tvåstegsprogram för slumpmässigt urval för att på bästa sätt välja ut provtagningsplatserna och på så sätt maximera återuppbyggnadsresultatet för en viss provtagningsbudget. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden ger högkvalitativa täta djupuppskattningar och är robust mot bullriga mätningar. Tillämpningar på verkliga data i stereo matchning visas.
REF visade empiriskt att ett kombinerat lexikon med wavelets och conturlets ger en bättre gles representation av olikartade kartor, vilket leder till en mer exakt rekonstruktion.
Depth Reconstruction from Sparse Samples: Representation, Algorithm, and Sampling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}