En uppsamplingsmetod för djupkartor med hjälp av lokala djupfunktioner föreslås. Djup diskontinuitet och djupvarians extraheras från en lågupplöst djupkarta och en färgbild som de lokala djupegenskaperna. De ingår i en energifunktion för Markovs slumpmässiga fält (MRF)-baserade djupsampling. Den högupplösta djupkartan erhålls genom att optimera energifunktionen med hjälp av trosförökning. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar andra djupsampling tillvägagångssätt när det gäller den dåliga pixelhastigheten. Inledning: Tredimensionell (3D) video ger uppslukande känsla med hjälp av bilder från täta flera perspektiv. Eftersom det är svårt att fånga upp de täta multipla perspektiven på grund av den mekaniska begränsningen, krävs det dock djupkartor för att syntetisera medelstora synvinklar. Därför är det viktigt att skaffa högkvalitativa djupkartor i 3D-video och relaterade applikationer. Under de senaste åren har djupsensorer baserade på flygtidens teknik använts för att förvärva scenens djupkarta. Även om de genererar djupkartan i realtid, är lågupplösningsutgång en av de kritiska nackdelarna. För att övervinna denna lågupplösningsutgång har man föreslagit metoder för uppsampling av djupkartor, t.ex. filterbaserade [1, 2] och slumpmässiga fält (MRF) [3] tillvägagångssätt. De filterbaserade metoderna kan dock orsaka ett översvallande problem vid de djupa diskontinuitetsregionerna, och även den MRF-baserade metoden kan uppstå med felutbredning under optimeringsprocessen. I detta brev presenteras en ny metod för kartläggning av djup för att minska sådana problem.
Kang m.fl. REF föreslog en metod för uppsampling av djupkartor med lågupplöst djupkarta och en färgbild, som ger referens för extrahering av stereoseendet.
Depth map upsampling using depth local features
{'venue': None, 'journal': 'Electronics Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}