【摘 要】
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为了从含有噪声和空洞的低分辨率深度图重建出高质量、高分辨率深度图, 基于以下假设： 高分辨率深度图可由一组过完备基来稀疏表达, 低分辨率深度图是从高分辨率深度图中采样
【机 构】
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北方工业大学计算机学院,浙江大学CAD&,CG国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61202229）,北京市自然科学基金（4132018）.
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为了从含有噪声和空洞的低分辨率深度图重建出高质量、高分辨率深度图, 基于以下假设： 高分辨率深度图可由一组过完备基来稀疏表达, 低分辨率深度图是从高分辨率深度图中采样而得, 提出一种基于稀疏表示的高分辨率深度图重建算法. 首先通过结合低分辨率深度图和高分辨率彩图信息找出场景中深度变化平缓的各个区域; 然后仅以各个区域低分辨率深度图为约束, 在贝叶斯框架下求解得到最优的高维稀疏系数向量; 最后将重建的各个区域进行合并, 得到完整的高分辨率深度图. 在Middlebury 测试集上进行了实验, 量化指标的综合
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