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基于可伸缩备选区域的CVBF算法 预览
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作者 吉聪建 武迎春 +2 位作者 王安红 李东红 赵贤凌 《太原科技大学学报》 2019年第4期278-282,共5页
采用HEVC对3D视频的深度序列进行压缩编码时,会使深度图的边缘出现伪影,最终导致合成的新视点出现空洞影响视频观看质量。CFBV算法采用备选像素代替深度边缘不可信像素,是目前较为有效且简单的深度边缘滤波算法。为了获得更为准确的深... 采用HEVC对3D视频的深度序列进行压缩编码时,会使深度图的边缘出现伪影,最终导致合成的新视点出现空洞影响视频观看质量。CFBV算法采用备选像素代替深度边缘不可信像素,是目前较为有效且简单的深度边缘滤波算法。为了获得更为准确的深度数据,提出基于可伸缩区域的备选像素提取算法,来提高CVBF算法的鲁棒性。滤波过程中,部分备选像素的值由可信度高的区域求平均获得。实验结果表明,使用改进的滤波方法后,合成虚拟视点的PSNR较采用CVBF算法最高提高了0.12dB.该滤波方法可有效提高压缩编码后的深度序列边界数据的可靠性,进而提高虚拟视点合成质量。 展开更多
关键词 深度 压缩编码 虚拟视点 滤波 深度边缘
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基于三维机器视觉的工业机器人定位系统设计 预览
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作者 温秀兰 张腾飞 +1 位作者 芮平 崔俊宇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第9期49-52,共4页
为解决工业机器人在复杂自动化生产线上目标精确定位问题,文章搭建了由史陶比尔工业机器人、Kinect视觉传感器和上位机组成硬件平台,设计了基于三维视觉的工业机器人抓取定位系统。通过棋盘标定法对工业机器人抓取系统进行标定,采用深... 为解决工业机器人在复杂自动化生产线上目标精确定位问题,文章搭建了由史陶比尔工业机器人、Kinect视觉传感器和上位机组成硬件平台,设计了基于三维视觉的工业机器人抓取定位系统。通过棋盘标定法对工业机器人抓取系统进行标定,采用深度边缘分割方法采集图像并提取工作面,根据累计概率Hough变换法提取工作面上不同形状目标的中心点,编写上位机处理程序实现图像分割、目标中心点定位及机器人运动控制等功能。实验结果表明该系统能够对规则形状目标实现定位功能,定位精度满足工业机器人的工作需求。 展开更多
关键词 工业机器人 视觉定位 深度边缘分割 HOUGH变换
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基于级联深度卷积神经网络的高性能图像超分辨率重构 预览 被引量:3
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作者 郭晓 谭文安 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3124-3127,3144共5页
为了进一步提高现有图像超分辨率重构方法所得图像的分辨率,提出一种高性能的深度卷积神经网络(HDCN)模型用于重构放大倍数固定的超分辨率图像。通过建立级联HDCN模型解决传统模型重构图像时放大倍数无法按需选择的问题,并在级联过... 为了进一步提高现有图像超分辨率重构方法所得图像的分辨率,提出一种高性能的深度卷积神经网络(HDCN)模型用于重构放大倍数固定的超分辨率图像。通过建立级联HDCN模型解决传统模型重构图像时放大倍数无法按需选择的问题,并在级联过程中引入深度边缘滤波器以减少级联误差,突出边缘信息,从而得到高性能的级联深度卷积神经网络(HCDCN)模型。基于Set5、Setl4数据集进行超分辨率图像重构实验,证明了引入深度边缘滤波器的有效性,对比HCDCN方法与其他图像超分辨率重构方法的性能评估结果,展现了HCDCN方法的优越性能。 展开更多
关键词 超分辨率 图像重建 深度卷积神经网络 级联 深度边缘滤波器
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面向自由视点视频系统的深度视频传输方法 预览 被引量:1
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作者 余思文 彭宗举 +3 位作者 郁梅 蒋刚毅 邵枫 陈芬 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期1826-1833,共8页
针对自由视点视频系统中深度视频数据量大、深度编码失真影响虚拟视点绘制图像质量的问题,提出一种深度视频传输方法.该方法包括深度视频预处理和后处理两部分:在深度视频预处理阶段建立绘制无失真模型,并基于该模型对深度图进行高... 针对自由视点视频系统中深度视频数据量大、深度编码失真影响虚拟视点绘制图像质量的问题,提出一种深度视频传输方法.该方法包括深度视频预处理和后处理两部分:在深度视频预处理阶段建立绘制无失真模型,并基于该模型对深度图进行高斯平滑及下采样以减少编码比特数;在后处理阶段,对解码和上采样后的深度视频采用自适应边缘重建以恢复深度边缘信息.实验结果表明,文中方法能节省53.87%~73.62%的码率,提高了虚拟视点绘制质量. 展开更多
关键词 深度视频 虚拟视点绘制 绘制无失真 深度边缘重建
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重新下降M估计子约束的深度图超分辨率算法 预览
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作者 袁红星 安鹏 +2 位作者 吴少群 郑悠 童春芽 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2195-2201,共7页
现有的深度图超分辨率增强算法大多借助于同场景彩色图像提供的辅助信息, 而不同传感器信号间的结构差异将会引入质量损伤. 为此, 将图像引导的深度近邻关系视为误差, 并利用重新下降M 估计子进行误差的测度,从而有效抑制彩色图像和深... 现有的深度图超分辨率增强算法大多借助于同场景彩色图像提供的辅助信息, 而不同传感器信号间的结构差异将会引入质量损伤. 为此, 将图像引导的深度近邻关系视为误差, 并利用重新下降M 估计子进行误差的测度,从而有效抑制彩色图像和深度图像间结构差异的问题. 首先根据相似颜色具有相似深度的假设建立深度近邻约束;其次利用重新下降M 估计子度量深度邻域约束, 将深度超分辨率增强转换成一个最优化问题; 最后通过广义迭代重新加权最小二乘法予以求解. 实验结果表明, 该算法可有效地保持深度图的对象边缘, 定性和定量指标均优于现有的代表性算法. 展开更多
关键词 深度图超分辨率 结构差异 重新下降M估计子 广义迭代重新加权最小二乘法 深度边缘
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