基于边缘增强的深度图超分辨率重建

准确的深度图像获取是计算机视觉中的一个难题 。传统的立体匹配得到深度的方法不仅计算量大,而且在纹理稀疏与重复区域往往存在较大 的误差。主动式深度传感器虽然解决了这些问题, 但其获取的深度图存在着分辨率低和易受噪声干扰的问题。因此,本文提出一种结合彩色图 像信息 的深度图超分辨率(SR)重建方法来提高深度图的质量与分辨率。首先运用自回归(AR)模型 下的非局部均值(NLM)算 法获取初始的上采样深度图;然后利用边缘提取与边缘修复算法优化深度图。实验结果表 明,本文提出的方法能够生成误差更小、主观质量更好的高分辨率深度图。     

飞行时间深度相机和彩色相机的联合标定

飞行时间（TOF）深度相机等深度传感器可以实时、准确地获取深度信息,在计算机视觉领域受到广泛关注。本文以获取同一视野下场景的纹理信息和深度信息为目的,在传统的棋盘格标定方法基础上,针对TOF深度相机的低分辨率和较大的径向畸变的特点,采用角点稀疏的棋盘格作为标定板以提高角点检测的精度,提出一种TOF深度相机和彩色相机的联合标定方法。首先对彩色相机和深度相机单独标定,使用传统的棋盘格标定方法获得彩色相机的内部参数,对使用深度相机所拍的强度图进行畸变校正后再求得深度相机的内部参数。然后,固定两相机内参,多次实验获得两相机之间的相对位置关系,并使用最小二乘法进行优化。实验结果表明,该方法标定精度高,彩色相机的重投影误差最多可减小0.15个像素,深度相机的重投影误差最多可减少0.09个像素,根据标定结果将深度相机所得的深度图投影到彩色相机的视野下所得的投影深度图能和彩色图像精确对齐。