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《南京大学》 2019年
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基于双分支多尺度网络的深度图像处理算法研究

黄萱  
【摘要】:场景深度信息可用于众多计算机视觉领域的研究和应用,针对深度数据的相关研究也是机器视觉研究的重要组成部分和研究热点。然而,各类深度摄像机获取的深度图像仍然存在很多缺陷,难以直接使用。常见的问题有像素残缺、分辨率低下等,需要人为修补和提高分辨率后才能用于实际研究和应用。因此深度图像的补全和超分辨问题作为应用深度信息的前提问题,其重要性不言而喻。此外,各类机器视觉算法通常需要检测图像的边缘。图像边缘检测方法发展历史悠久,但直到近几年才出现达到人类边缘识别准确率的边缘检测算法。对图像边缘检测方法的研究,仍然具有重要意义。本文针对上述问题进行了研究,主要工作有:1.研究了深度图像补全问题,提出了一种基于双分支多尺度特征编码器的深度图像补全方法,解决了颜色和深度两个模态数据多尺度特征的提取和融合问题,改善了深度图像补全结果边界模糊问题。通过对比实验,验证了多项改进的有效性。2.研究了深度图像超分辨问题,提出了一种基于频域分解的双分支深度图像超分辨方法,引导深度图像超分辨网络专注学习高频特征,强化了超分辨网络的细节生成能力。在公开的数据集上进行实验,得到了较好的深度图像超分辨结果。3.研究了图像边缘检测问题,提出了一种基于图像补全网络的边缘检测算法,将边缘检测问题转化为图像补全问题,利用补全网络完成边缘检测。并在此基础上增加了深度图像处理分支以利用深度信息,提出了RGB-D图像边缘检测方法,与同类算法相比,取得了较好的检测效果和检测速度。
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