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| 基于深度学习的深度图超分辨率采样 | |
| 作者单位： | ;1.上海交通大学计算机科学与工程系 |
| 摘 要： | 在深度图像采集场景下,为利用场景高分辨色彩图进行超分辨率上采样,提出一种采用卷积神经网络自适应学习局部滤波器核的算法,通过同时应用稠密/高分辨率颜色信息和稀疏/低分辨率深度信息全面提取场景信息。在Middlebury和ToFMark数据集上的实验结果表明,与传统深度超分辨率算法相比,提出的算法能够取得较好的超分辨率结果,尤其在颜色和深度的边缘、纹理不匹配区域,具有更好的鲁棒性。 |
| 关 键 词： | 深度超分辨率 上采样 滤波 深度学习 卷积神经网络 立体视觉 |
Deep Depth Graph Super Resolution Sampling Based on Depth Learning |
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