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中山大学学报(自然科学版) 2017
一种联合重建彩图和深度图的超分辨率重建算法Keywords: 超分辨率重建,稀疏表示,立体匹配,联合字典学习,正则优化 Abstract: 摘要 采用二通道方法输入图像,首先利用局部匹配方法生成低分辨率深度图像作为一通道输入图像,二通道输入自然低分辨率图像,然后提出联合稀疏表示模型对低分辨率的彩色和深度图像同时进行超分辨率重建.该方法是利用彩色图像与同场景深度图像的耦合相关性,通过聚类联合图像块来构造彩图和深度图的联合字典;然后构造彩色和深度图像块的多参数正则项,利用交替方向最小化算法求解模型,进而同时重建高分辨率的彩色和深度图像.为验证算法的有效性,我们在Middlebury数据集上对重建结果进行了主、客观评估并与不同算法做比较.实验结果表明,在客观指标和主观视觉效果上,提出的算法可以同时获得令人满意的彩图和高质量的深度图.通过Mean Shift算法对原图进行区域分割,对得到的视差图进行区域优化图像
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