【摘 要】
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目的目前大多数深度图像修复方法可分为两类:色彩图像引导的方法和单个深度图像修复方法。色彩图像引导的方法利用色彩图像真值,或其上一帧、下一帧提供的信息来修复深度图像。若缺少相应信息,这类方法是无效的。单个深度图像修复方法可以修复数据缺失较少的深度图像。但是,无法修复带有孔洞(数据缺失较大)的深度图像。为解决以上问题,本文将生成对抗网络(generative adversarial network,G
【机 构】
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中山大学数据科学与计算机学院无人系统研究所,广州510006;工业和信息化部电子第五研究所,广州510610
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目的目前大多数深度图像修复方法可分为两类:色彩图像引导的方法和单个深度图像修复方法。色彩图像引导的方法利用色彩图像真值,或其上一帧、下一帧提供的信息来修复深度图像。若缺少相应信息,这类方法是无效的。单个深度图像修复方法可以修复数据缺失较少的深度图像。但是,无法修复带有孔洞(数据缺失较大)的深度图像。为解决以上问题,本文将生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)应用于深度图像修复领域,提出了一种基于GAN的单个深度图像修复方法,即Edge-guided GA
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