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摘要:
在三维视频系统中,为了更好地保护深度图的锐利边界并改善虚拟视图的合成质量,提出一种新的边界自适应性上采样方案来恢复由于在编码前进行下采样操作而丢失的深度信息.通过Sobel算子识别出低分辨率深度图和高分辨率纹理图的水平边界和垂直边界.根据深度图不同区域的特点利用纹理信息来指导高分辨率深度图的重建.实验结果表明本文方法在提高了编码效率的同时也改善了合成视图的视觉效果.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于深度图压缩的边界自适应上采样方案
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 三维视频 深度图上采样 边界检测 视图合成
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 84-88
页数 5页 分类号 TP391
字数 3567字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.05.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 左宇鹏 北京工业大学城市交通学院 1 1 1.0 1.0
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2014(1)
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研究主题发展历程
节点文献
三维视频
深度图上采样
边界检测
视图合成
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
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25
总被引数(次)
56782
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