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J-GLOBAL ID：201602255366628324   整理番号：16A1238244

二次微分演算子と測地線距離に基づく深さ分解能再構成【JST・京大機械翻訳】

DEPTH IMAGE SUPER-RESOLUTION RECONSTRUCTION BASED ON SECOND-ORDER DIFFERENTIAL OPERATOR AND GEODESIC DISTANCE

著者 (5件)： Dong Wenjing (Laboratory of Image Information Processing,School of Computer and Information,Hefei University of Technology) ,  Hu Liangmei (Laboratory of Image Information Processing,School of Computer and Information,Hefei University of Technology) ,  Zhang Xudong (Laboratory of Image Information Processing,School of Computer and Information,Hefei University of Technology) ,  Yang Hui (Laboratory of Image Information Processing,School of Computer and Information,Hefei University of Technology) ,  Chen Zhonghai (Laboratory of Image Information Processing,School of Computer and Information,Hefei University of Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 7  ページ： 200-203  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： TOFカメラのオリジナル画像の分解能は非常に低く,超解像度再構成におけるエッジぼけとアーチファクトの問題を解決するために,二次微分演算子と測地線距離に基づく深さ分解能再構成アルゴリズムを提案した。カラー情報を誘導として、両側フィルタリングの思想を用いて、測地線距離を用いて低解像度の深さ画像の空間ガウス核と高分解能カラー画像の振幅ガウス核関数を結合し、深さ図とカラー図の一致性を体現した。2つの隣接ピクセルに類似の色があるが,深さが異なる場合には,深さの核関数を導入して,色が類似しているが,深さが異なる領域のアーチファクトを抑制し,エッジ輪郭の顕著な高分解能深さマップを回復させる。実験結果は,提案したアルゴリズムが画像のエッジ構造を効果的に保護し,アーチファクトを解決することができ,定性的および定量的両方において良好な性能を達成できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画素 ,  フィルタリング ,  カラー画像 ,  アーチファクト ,  *測地線 ,  画像 ,  核関数 ,  *再構成 ,  *分解能 ,  類似性 ,  高分解能 ,  超解像
準シソーラス用語： 色情報 ,  *深さ分解能 ,  *微分演算子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Depth image super-resolution reconstruction ,  Second-order differential operator ,  Geodesic distance ,  TOF camera

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 微分演算子 ,  測地線 ,  深さ分解能 ,  再構成