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摘要:
现有的深度估计算法中,Kim算法不需要全局优化,可以保留精确的目标轮廓,同时仍然确保在少量细节的区域中平滑重建,得到的效果相对较好,但是其在深度扩散算法中时间复杂度太高,不适合广泛应用.针对这一问题,我们对其深度扩散算法进行改进.首先,根据边缘图像的深度范围覆盖整个场景的深度,将深度扩散的方式转变为在边缘深度范围内的快速搜索而非整个区域的全局搜索,明显降低了算法的时间复杂度.另外,根据极平面图像(EPI)的线性结构,将深度扩散沿着斜率的方向对多个视角进行综合考虑扩散,而非只是针对单个视角下的像素点进行,使非边缘平滑区域的扩散更加精准.经过仿真验证,本文的算法在一定程度上优于Kim算法,可以广泛使用.
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文献信息
篇名 基于视差图像序列的深度估计算法研究
来源期刊 测试技术学报 学科 工学
关键词 多视角成像 极平面图像 深度估计算法 深度扩散算法 算法时间复杂度
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 信号检测、算法与仿真
研究方向 页码范围 131-134
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3168字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7449.2018.02.007
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 苏新彦 中北大学信息探测与处理山西省重点实验室 52 186 7.0 10.0
2 张敏 中北大学信息探测与处理山西省重点实验室 21 101 4.0 10.0
3 白桦 2 9 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
多视角成像
极平面图像
深度估计算法
深度扩散算法
算法时间复杂度
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
测试技术学报
双月刊
1671-7449
14-1301/TP
大16开
太原13号信箱
22-14
1986
chi
出版文献量(篇)
2837
总下载数(次)
7
总被引数(次)
13975
论文1v1指导