文献

J-GLOBAL ID：201602286917663316   整理番号：16A0787073

光場解析に基づく多手がかり融合深さ推定法【JST・京大機械翻訳】

Depth Estimation from Light Field Analysis Based Multiple Cues Fusion

著者 (4件)： Yang Degang (School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University) ,  Xiao Zhaolin (School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University) ,  Yang Heng (School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University) ,  Wang Qing (School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University)
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 38  号： 12  ページ： 2437-2449  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  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： 人間の視覚深さ知覚機構の影響を受け,最近では光場の解析理論の進展を結合し,本論文では,多くの種類の深さ手がかりを融合した1つの大域的深さ推定が一致する方法をを提案した。この方法では,まずカメラアレイを用いて光場のデータを取得し,次に,合成開口イメージング法により得た深さの二重投影光場を指定する,そして特性深さを変化,異なる次元のファジィと視差の手がかりを抽出する。次に本論文ではファジィと視差の手がかりの適用状況を比較して光場解析法を用いて,異なる深さ手がかりの優位性の相補を実現するマルチ深さ手がかりの融合アルゴリズムを設計し,さらに精確に一致する深さの結果を得るために,本論文では,マルコフ確率場(MRF)モデルの基礎の上で,1つの適応平滑化制約のグローバルエネルギー関数を提案した。最終的に,本論文ではグラフカットアルゴリズムを用いて大域的エネルギー関数の最小化,平滑化を獲得したしたの高精度の深さ推定結果。本論文では,単一深さ手がかりと局所深さ推定方法と比較して提案の方法を仮想データと実データにそれぞれテストした論文における方法を,エネルギーが異なる深さ手がかりの優位性を結合して,よりロバスト性の深さの結果を得る。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 曖昧さ ,  平滑化 ,  視覚 ,  *視差 ,  制約条件 ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 高精度 ,  最小化 ,  エネルギー関数 ,  Markov確率場 ,  SAR画像 ,  カメラアレイ ,  *推定法 ,  *光学場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： camera array ,  light field analysis ,  multiple cues fusion ,  depth estimation

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 光場 ,  解析 ,  手がかり ,  融合 ,  推定法