Vi presenterar en algoritm för att syntetiskt öka upplösningen av en ensam djup bild med endast en generisk databas av lokala patchar. Moderna avståndssensorer mäter djup med icke-gaussiskt brus och vid lägre startupplösningar än typiska synliga ljuskameror. Medan patchbaserade metoder för uppsampling intensitet bilder fortsätter att förbättras, är detta den första prospektering av patching för djupbilder. Vi matchar mot höjdfältet för varje låg upplösning ingång djup patch, och söka i vår databas efter en lista över lämpliga hög upplösning kandidat patcher. Välja rätt kandidat på varje plats i djupbilden poseras sedan som en Markov slumpmässiga fältet märkning problem. Våra experiment visar också hur viktig ytterligare djupspecifik bearbetning, såsom bullerborttagning och korrekt patch normalisering, dramatiskt förbättrar våra resultat. Kanske överraskande, ännu bättre resultat uppnås på en mängd olika verkliga testscener genom att förse vår algoritm med endast syntetiskt träningsdjup data.
En sista uppsättning metoder ökar upplösningen av en enda djup bild offline med hjälp av en inlärd databas av lokala patchar REF ].
Patch Based Synthesis for Single Depth Image Super-Resolution
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}