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基于彩色图像局部结构特征的深度图超分辨率算法
被引量:
6
1
作者
杨宇翔
汪增福
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期454-459,共6页
运用飞行时间相机来获取场景深度图像非常方便,但由于硬件的限制,得到的深度图像分辨率非常低,无法满足实际的需要.文中结合同场景的高分辨率彩色图像来制定优化框架,将深度图超分辨率问题转化为最优化问题来求解.具体来说,将彩色图像...
运用飞行时间相机来获取场景深度图像非常方便,但由于硬件的限制,得到的深度图像分辨率非常低,无法满足实际的需要.文中结合同场景的高分辨率彩色图像来制定优化框架,将深度图超分辨率问题转化为最优化问题来求解.具体来说,将彩色图像和深度图像在局部小窗口内具有的近似线性关系通过拉普拉斯矩阵的方式融合到目标函数的正则约束项中,运用彩色图像的局部结构参数模型,将该参数模型融入到正则约束项中对深度图的局部边缘结构提供更进一步的约束,再通过最速下降法有效地求解该优化问题.实验表明文中算法较其它算法无论在视觉效果还是客观评价指标下都可得到更好的结果.
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关键词
飞行时间相机
拉普拉斯矩阵
局部结构特征
深度图超分辨率
最速下降法
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职称材料
基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建
被引量:
3
2
作者
李滔
董秀成
林宏伟
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期128-138,共11页
消费级深度相机拍摄的深度图像具有分辨率较低的问题,深度图像超分辨率重建是解决该问题的有效方法 .为了提高重建性能,提出一种基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建算法.网络逐级放大,在损失函数中对每一级的输出都进行...
消费级深度相机拍摄的深度图像具有分辨率较低的问题,深度图像超分辨率重建是解决该问题的有效方法 .为了提高重建性能,提出一种基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建算法.网络逐级放大,在损失函数中对每一级的输出都进行约束,实现深监督的目的 .采用高阶跨尺度注意力模块,将多尺度特征尺度内及跨尺度相关性与注意力机制结合起来,实现多尺度特征的自适应调整.采用内层为宽激活残差、外层为基本残差的双层残差块作为网络基本构成元素,以提高网络对复杂非线性关系的学习能力.实验结果表明,本文算法在主观视觉效果和客观质量评价指标方面都优于当前主流的深度图像超分辨率重建算法.
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关键词
深度图像超分辨率
深度学习
深监督
多尺度特征表示
残差块
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职称材料
重新下降M估计子约束的深度图超分辨率算法
被引量:
1
3
作者
袁红星
安鹏
+2 位作者
吴少群
郑悠
童春芽
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2195-2201,共7页
现有的深度图超分辨率增强算法大多借助于同场景彩色图像提供的辅助信息,而不同传感器信号间的结构差异将会引入质量损伤.为此,将图像引导的深度近邻关系视为误差,并利用重新下降M估计子进行误差的测度,从而有效抑制彩色图像和深度图像...
现有的深度图超分辨率增强算法大多借助于同场景彩色图像提供的辅助信息,而不同传感器信号间的结构差异将会引入质量损伤.为此,将图像引导的深度近邻关系视为误差,并利用重新下降M估计子进行误差的测度,从而有效抑制彩色图像和深度图像间结构差异的问题.首先根据相似颜色具有相似深度的假设建立深度近邻约束;其次利用重新下降M估计子度量深度邻域约束,将深度超分辨率增强转换成一个最优化问题;最后通过广义迭代重新加权最小二乘法予以求解.实验结果表明,该算法可有效地保持深度图的对象边缘,定性和定量指标均优于现有的代表性算法.
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关键词
深度图超分辨率
结构差异
重新下降M估计子
广义迭代重新加权最小二乘法
深度图边缘
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职称材料
题名
基于彩色图像局部结构特征的深度图超分辨率算法
被引量:
6
1
作者
杨宇翔
汪增福
机构
中国科学技术大学自动化系
中国科学院合肥智能机械研究所
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期454-459,共6页
文摘
运用飞行时间相机来获取场景深度图像非常方便,但由于硬件的限制,得到的深度图像分辨率非常低,无法满足实际的需要.文中结合同场景的高分辨率彩色图像来制定优化框架,将深度图超分辨率问题转化为最优化问题来求解.具体来说,将彩色图像和深度图像在局部小窗口内具有的近似线性关系通过拉普拉斯矩阵的方式融合到目标函数的正则约束项中,运用彩色图像的局部结构参数模型,将该参数模型融入到正则约束项中对深度图的局部边缘结构提供更进一步的约束,再通过最速下降法有效地求解该优化问题.实验表明文中算法较其它算法无论在视觉效果还是客观评价指标下都可得到更好的结果.
关键词
飞行时间相机
拉普拉斯矩阵
局部结构特征
深度图超分辨率
最速下降法
Keywords
Time
of
Flight
Camera,
Laplacian
Matrix,
Local
Structural
Feature,
depth
map
super
-
resolution
,
Steepest
Descent
Method
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建
被引量:
3
2
作者
李滔
董秀成
林宏伟
机构
西华大学电气与电子信息学院
西北民族大学电气工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期128-138,共11页
基金
国家自然科学基金(No.61901392,No.62041109)
四川省科技计划(No.2021YJ0109,No.2021ZYD0034)。
文摘
消费级深度相机拍摄的深度图像具有分辨率较低的问题,深度图像超分辨率重建是解决该问题的有效方法 .为了提高重建性能,提出一种基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建算法.网络逐级放大,在损失函数中对每一级的输出都进行约束,实现深监督的目的 .采用高阶跨尺度注意力模块,将多尺度特征尺度内及跨尺度相关性与注意力机制结合起来,实现多尺度特征的自适应调整.采用内层为宽激活残差、外层为基本残差的双层残差块作为网络基本构成元素,以提高网络对复杂非线性关系的学习能力.实验结果表明,本文算法在主观视觉效果和客观质量评价指标方面都优于当前主流的深度图像超分辨率重建算法.
关键词
深度图像超分辨率
深度学习
深监督
多尺度特征表示
残差块
Keywords
depth
map
super
-
resolution
deep
learning
deep
super
vision
multi-scale
feature
representation
residual
block
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
重新下降M估计子约束的深度图超分辨率算法
被引量:
1
3
作者
袁红星
安鹏
吴少群
郑悠
童春芽
机构
宁波工程学院电子与信息工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期2195-2201,共7页
基金
国家自然科学基金(61502256)
浙江省自然科学基金(LY16F010014
+3 种基金
LY15F020011
LQ14F010001)
浙江省教育厅项目(Y201533511)
宁波市自然科学基金(2013A610114)
文摘
现有的深度图超分辨率增强算法大多借助于同场景彩色图像提供的辅助信息,而不同传感器信号间的结构差异将会引入质量损伤.为此,将图像引导的深度近邻关系视为误差,并利用重新下降M估计子进行误差的测度,从而有效抑制彩色图像和深度图像间结构差异的问题.首先根据相似颜色具有相似深度的假设建立深度近邻约束;其次利用重新下降M估计子度量深度邻域约束,将深度超分辨率增强转换成一个最优化问题;最后通过广义迭代重新加权最小二乘法予以求解.实验结果表明,该算法可有效地保持深度图的对象边缘,定性和定量指标均优于现有的代表性算法.
关键词
深度图超分辨率
结构差异
重新下降M估计子
广义迭代重新加权最小二乘法
深度图边缘
Keywords
depth
-
map
super
-
resolution
structure
difference
redescending
M-estimator
generalized
iterativelyreweighted
least
squares
depth
-
map
boundary
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于彩色图像局部结构特征的深度图超分辨率算法
杨宇翔
汪增福
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2013
6
下载PDF
职称材料
2
基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建
李滔
董秀成
林宏伟
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
3
重新下降M估计子约束的深度图超分辨率算法
袁红星
安鹏
吴少群
郑悠
童春芽
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
1
下载PDF
职称材料
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