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J-GLOBAL ID：201702221979201097   整理番号：17A0058182

非局所全一般化変動を用いた画像誘導深さマップ超解像【Powered by NICT】

Image guided depth map superresolution using non-local total generalized variation

著者 (3件)： Zhang Hai-Tao (School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Kang Kai (School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Wang Zeng-Fu (School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 奥行マップ超解像の問題を解決するために,本論文では,凸最適化フレームワークの下で3Dカメラにより獲得された生の深さマップから超解像結果を得るための新しいアプローチを提案した。著者らの方法では,非局所全一般化変動(NL TGV)を用いて,深さマップの滑らかさを測定することである,データ忠実度項はHuberノルムにより表現される。深さ不連続の鋭さを保持するために,平滑化量は画素間の両側量と分離確率の組合せによって決定されると,生の深さマップ中のピクセル間のヒストグラム距離は,集合組織移動を抑制するための組合せ重みを調整するために使用されている。一次プライマル二重アルゴリズムを用いた最適化問題のための数値解法を導出した。合成データ集合と実データ集合上での定量的および定性的評価は,この方法が最先端の手法と同様に良好であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  平滑度 ,  画素 ,  最適化問題 ,  ノルム ,  ヒストグラム ,  数値解法 ,  不連続性 ,  集合組織 ,  平滑化 ,  *超解像
準シソーラス用語： 定性的評価 ,  3Dカメラ ,  凸最適化 ,  奥行きマップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 岩盤の力学的性質  (HE02000H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 一般化 ,  誘導 ,  深さマップ ,  超解像