文件名称:
具有容错能力的L_1最优化半自动2D转3D
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-03-01
详细说明：半自动2D 转3D 的关键是将用户分配的稀疏深度转换为稠密深度． 现有方法没有充分考虑纹理图像和深度图之间的结构差异，以及2D 转3D 对用户误标注的容错性． 针对上述问题，借助L1范数对异常数据的抵制，在一个统一框架下实现结构相关具有容错能力的稀疏深度稠密插值． 首先，利用L1范数表示估计深度和用户分配深度在标注位置的差异，建立数据项; 其次，根据特征的相似性用L1范数计算局部相邻像素点之间的深度差异，建立局部正则项; 再次，对图像进行超像素分割，根据不同超像素内代表性像素点之间深度差异的L1测度，建立全局正则项; 最后，用上述数据项和正则项构建能量函数，并通过分裂Bregman 算法予以求解． 无误差和有误差情况下的实验结果表明，与边缘保持的最优化插值、随机游走、混合图割与随机游走、软分割约束的最优化插值和非局部化随机游走相比，本文估计深度图绘制的虚拟视点图像空洞和伪影损伤更小． 在误操作情况下，本文比上述方法PSNＲ 改善了0． 9dB 以上，且在视觉上屏蔽了用户误操作的影响．
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