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全新正版深度估计与9787509592090中国财政经济出版社
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章 绪论
1.1 深度图获取的目的和意义
1.2 深度图获取方法介绍
1.3 本书的主要内容概述
第2章 深度图获取中的关键技术概述
2.1 引言
2.2 基于立体匹配的深度图估计概述
. 基于主动式获取的深度图概述
2.4 局部优化方法和滤波器
2.5 全局优化方法和图模型
2.6 基于机器学习的深度图超分辨率
2.7 本章小结
第3章 快速深度序列估计
3.1 引言
3.2 快速深度估计
3.3 本章小结
第4章 被动式获取的深度序列时域一致
4.1 时域一致方法
4.2 实验结果
4.3 本章小结
第5章 基于引导的马尔可夫随机场的RGB数据中深度图
5.1 引言
5.2 引导深度的挑战
5.3 基于嵌入硬判决边界不一致评估的引导深度图上采样
5.4 基于嵌入软判决边界不一致评估的引导深度图
5.5 本章小结
第6章 基于结构化距离空间的引导深度图
6.1 马尔可夫随机场能量函数的修改
6.2 本章提出的算法
6.3 实验结果
6.4 本章小结
第7章 基于深度学习的引导深度图超分辨率重建
7.1 引言
7.2 本章提出的深度卷积神经网络
7.3 实验部分
7.4 本章小结
参考文献
左一帆,1987年4月出生,现为江西财经大学讲师。分别于2008年和2012年在南昌大学和上海大学获得信息工程专业学士和信号与信息处理专业硕士,2018年8月在悉尼科技大学获得计算机科学与技术专业博士。主要研究方向为数字图像处理和计算机视觉。在国内外期刊和国际学术会议上发表学术30余篇,以作者发表15篇,其中,IEEE汇刊3篇,一区一篇,国际知名学术会议ICIP、ICME4篇。
本书主要介绍深度图的被动式获取方法和主动式获取方法。本书首先概述已有的深度图获取方法。然后,本书介绍了被动式获取多视点深度图序列的算法,它包括结合自适应匹配和仿不变特征的局部深度图序列估计算法和基于自适应时域滤波的时域一致算法。,本书介绍了在主动式获取方式下的深度图算法,它包括基于预定义模型的算法和基于数据驱动的算法。本书不仅为读者提供了深度图获取的相关概念和理论,也为读者提供了具体的实验配置和能评估方法。
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