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通过相似性和位置约束的稀疏表示法填充Kinect深度Kong-在线版本
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上传时间: 2021-03-03
详细说明:由于测量误差或干扰噪声,Kinect深度图出现严重的Kong洞和噪音缺陷,严重影响其适用性立体视觉。 过滤和修复技术已得到广泛应用适用于Kong填充。 但是,它们要么无法填补大的漏洞,要么会引入深度不连续附近的其他伪影,例如模糊,锯齿和振铃。 新兴的基于重建的方法采用了底层正则化表示模型以获得相对准确的组合系数, 导致改善的深度恢复结果。 出于稀疏表示的动机, 本文主张相似性和位置受限的稀疏表示Kinect深度恢复,它考虑了强度相似性的约束补丁与目标补丁之间的空间距离和稀疏度惩罚项,以及目标补丁中质心像素的位置约束对数据保真度的影响学期。 现实世界中Kinect地图和公众上的各种实验结果数据集表明,所提出的方法在以下方面优于最新方法平坦区域和不连续区域的填充效果。
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