深度圖像濾波及超分辨率重建算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、基于TOF(time-of-flight)技術(shù)的PMD(Photonic Mixer Device)相機(jī)能夠?qū)崟r(shí)獲取目標(biāo)場(chǎng)景的深度圖像,在三維可視化、人臉檢測(cè)、影視制作與車輛安全等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。然而 PMD相機(jī)獲取的深度圖像存在隨機(jī)噪聲大、分辨率低等局限性,論文開(kāi)展了深度圖像去噪及超分辨率重建方法的研究,具有重要的實(shí)用價(jià)值。
　　論文的主要工作如下:
　　(1)基于PMD相機(jī)的工作原理,分析了深度圖像誤差產(chǎn)生原因及相

2、關(guān)的去噪方法。
　　(2)在“自適應(yīng)歸一化卷積”濾波方法的基礎(chǔ)上,利用幅度作為置信度,增加了幅度信息對(duì)濾波過(guò)程的影響,實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的“自適應(yīng)雙邊歸一化卷積”方法。不同場(chǎng)景深度圖像的濾波實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在有效濾除噪聲的同時(shí),很好的保持了深度圖像的邊緣信息。
　　(3)在BTV(Bilateral Total variation)超分辨率算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合運(yùn)動(dòng)矩陣和模糊矩陣都是塊循環(huán)矩陣的特點(diǎn),先從低分辨率圖像序列中重建出高分

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