检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039 [2]香港中文大学电子工程系,香港999077
出 处:《华南理工大学学报(自然科学版)》2011年第10期50-54,共5页Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition)
基 金:国家自然科学基金资助项目(60872106;41001244);安徽大学青年科学研究基金资助项目(kjqn1010)
摘 要:为解决传统信息散度算法存在物体图像大小不一致以及非连续区域深度恢复精度低等问题,提出了一种新的基于空间变化窗口的信息散度算法.该算法计算两幅原散焦图像之间的单应矩阵,并利用单应矩阵重新矫正原图像以获得相同大小的散焦图像对,通过空间变化的窗口结构来估计不连续区域附近的深度.模拟实验和实际图像实验结果表明,文中改进算法可以避免平滑非连续域的深度值并提高估计的精度.In order to solve such problems existing in the traditional information divergence algorithm as the inconsistence of object image sizes and the low accuracy of the depth recovery in non-contiguous areas,a new information divergence algorithm is proposed based on space-variant window.In this algorithm,first,the homography matrix between two original defocused images is calculated.Then,by using this homography matrix,the original images are rectified to obtain new defocus images of the same size.Moreover,the depth of non-contiguous area is estimated through the space-variant window structure.The simulated and real-image experimental results show that the proposed algorithm can avoid the smoothing depth in discontinuities and improve the precision.
关 键 词:散焦图像 深度恢复 空间变化窗口 信息散度 等焦面假设 单应矩阵
分 类 号:TP319.4[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.222