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基于高斯-柯西混合模型的单幅散焦图像深度恢复方法
基于高斯-柯西混合模型的单幅散焦图像深度恢复方法
作者:
王文剑
薛松
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度估计
散焦模糊量
高斯-柯西混合模型
摘要:
单幅图像场景深度的获取一直是计算机视觉领域的一个难题.使用高斯分布函数或柯西分布函数近似点扩散函数模型(PSF),再根据图像边缘处散焦模糊量的大小与场景深度之间的关系估算出深度信息,是一种常用的方法.真实世界中图像模糊的缘由千变万化,高斯分布函数以及柯西分布函数并不一定是最佳的近似模型,并且传统的方法对于图像存在阴影、边缘不明显以及深度变化比较细微的区域的深度恢复结果不够准确.为了提取更为精确的深度信息,提出一种利用高斯-柯西混合模型近似PSF的方法;然后对散焦图像进行再模糊处理,得到两幅散焦程度不同的图像;再通过计算两幅散焦图像边缘处梯度的比值估算出图像边缘处的散焦模糊量,从而得到稀疏深度图;最后使用深度扩展法得到场景的全景深度图.通过大量真实图像的测试,说明新方法能够从单幅散焦图像中恢复出完整、可靠的深度信息,并且其结果优于目前常用的两种方法.
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文献信息
篇名
基于高斯-柯西混合模型的单幅散焦图像深度恢复方法
来源期刊
计算机科学
学科
工学
关键词
深度估计
散焦模糊量
高斯-柯西混合模型
年,卷(期)
2017,(1)
所属期刊栏目
2016第六届中国数据挖掘会议
研究方向
页码范围
32-36
页数
5页
分类号
TP391.4
字数
5385字
语种
中文
DOI
10.11896/j.issn.1002-137X.2017.01.006
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
王文剑
山西大学计算机与信息技术学院
97
798
14.0
23.0
5
薛松
山西大学计算机与信息技术学院
2
6
2.0
2.0
传播情况
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引文网络
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节点文献
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散焦模糊量
高斯-柯西混合模型
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
计算机科学
主办单位:
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-137X
CN:
50-1075/TP
开本:
大16开
出版地:
重庆市渝北区洪湖西路18号
邮发代号:
78-68
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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