【摘 要】
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针对深度图像分辨率低,深度不连续性模糊问题。本文提出了一种基于形状自适应非局部回归和非局部梯度正则的深度图像超分辨方法。非局部自相似性作为图像重要特征应被广泛应用,从两方面探究了深度图像的非局部自相似性:(1)为了探究非局部相似块之间的相关性,提出了形状自适应的非局部回归。算法首先对每个像素点提取其形状自适应块,根据形状自适应块构建目标像素的相似像素组,然后针对相似像素组中的每个像素,结合同场景的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62020106011,U19A2052);
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针对深度图像分辨率低,深度不连续性模糊问题。本文提出了一种基于形状自适应非局部回归和非局部梯度正则的深度图像超分辨方法。非局部自相似性作为图像重要特征应被广泛应用,从两方面探究了深度图像的非局部自相似性:(1)为了探究非局部相似块之间的相关性,提出了形状自适应的非局部回归。算法首先对每个像素点提取其形状自适应块,根据形状自适应块构建目标像素的相似像素组,然后针对相似像素组中的每个像素,结合同场景的高分辨率彩色图像获得非局部权重,从而构建非局部回归先验。(2)为了保持图像的边缘信息,对图像梯度的非局部性进行探究。不同于全变分正则化对所有像素点梯度的零均值拉普拉斯分布假设,该方法利用深度图像梯度的非局部相似性,用非局部块估计特定像素点的梯度均值,并用学习的均值来拟合各像素点的梯度分布。实验结果表明,相较于基于边缘不一致性评价模型方法(EIEM),提出方法在Middlebury数据集上,在2倍和3倍采样率下平均绝对值差可平均分别达到0.3304和0.5113提升。
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