Abstract-Depth bild super-upplösning är en extremt utmanande uppgift på grund av informationsförlust i delprovtagning. Djupa konvolutionella neurala nätverk har i stor utsträckning tillämpas på färgbild super-upplösning. Helt överraskande har denna framgång inte matchats till djup super-upplösning. Detta beror främst på den inneboende skillnaden mellan färg och djup bilder. I detta papper överbryggar vi gapet och utvidgar framgången för djupa konvolutionella neurala nätverk till djup super-upplösning. Den föreslagna metoden med djupdjupsupplösning lär sig kartläggningen från en lågupplösningsdjupbild till en hög upplösning i en end-toend-stil. Dessutom, för att bättre reglera den inlärda djupkartan, föreslår vi att utnyttja djupfältsstatistiken och den lokala korrelationen mellan djupbild och färgbild. Dessa tidigare är integrerade i en energiminimering formulering, där det djupa neurala nätverket lär sig den unary termen, djupfältsstatistiken fungerar som global modell begränsning och färgdjup korrelation används för att genomdriva den lokala strukturen i djupbilder. Omfattande experiment på olika djup super-upplösning referensdataset visar att vår metod överträffar den senaste djupbilden super-upplösning metoder med en marginal.
Till exempel Song et al. REF använde djupa konvolutionella neurala nätverk för att lära sig end-toend kartläggning från LR djup bild till HR djup bild, och sedan ytterligare bearbeta de inlärda HR djup bilder.
Deep Depth Super-Resolution : Learning Depth Super-Resolution using Deep Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}