基于CS理論的超分辨率深度圖重建研究與攝像機陣列的研制.pdf

1、超分辨率圖像重建是從原始低分辨率圖像獲得更高分辨率圖像的處理技術。壓縮感知(CS)理論表明，當信號具有稀疏性或可壓縮性時，通過采集少量的信號投影值就可實現(xiàn)信號的準確或近似重構。本文以壓縮感知理論為基礎，結合光學系統(tǒng)的成像退化模型，建立了一種超分辨率深度圖的重建算法模型。該模型的研究重點包括稀疏基和測量矩陣的選取，重建算法的設計，退化模型與壓縮感知理論的結合，主要用于一種具有固定分辨率的深度獲取系統(tǒng)——TOF攝像機。本文所述的算法模型對不

2、同幾何特征對象的深度信息都具有較好的效果，并與常用的插值方法做出對比分析，同時以實驗結果為依據對參數(shù)的選取做出說明。
　　 本文介紹了一種具有全局同步功能的智能網絡攝像機陣列的研制方法。該智能網絡攝像機陣列中一臺攝像機的工作方式被配置為主模式，其余攝像機被配置為從模式，主模式攝像機產生并提供全局同步信號給從模式攝像機。整個陣列精確同步拍攝，完成陣列同時刻多視角視頻采集功能。每臺智能網絡攝像機具有高分辨率視頻圖像獲取能力；可通過以