| 基于边缘梯度的散焦图像深度恢复 |
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| 引用本文： | 许义臣,孟传良.基于边缘梯度的散焦图像深度恢复[J].贵州大学学报(自然科学版),2012,29(6):68-71. |
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| 作者姓名： | 许义臣 孟传良 |
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| 作者单位： | 贵州大学计算机科学与信息学院,贵州贵阳,550000 |
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| 摘 要： | 在散焦图像中,点的模糊程度随物体的深度而变化,因此可以利用散焦图像中点的散焦程度来估计物体的深度信息。本文提出了一种基于散焦图像中物体的边缘梯度关系来恢复图像深度图的新算法,用一个已知参数的高斯函数对图像进行再模糊,然后求出模糊后的物体边缘梯度,再与原图像中物体边缘梯度相比,再将该比值与图像的深度关联,求出图像中物体边缘处的深度,再利用后续深度插值方法和深度图优化恢复出整幅图的深度信息。这种算法仅需要一幅图像即可进行深度信息恢复,有较好的有效性。
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| 关 键 词： | 深度图 散焦图 高斯梯度 立体视觉 |
Depth Map Recovery of Defocus Image Based on Edge Gradients |
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| XU Yi-chen
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MENG Chuan-liang.Depth Map Recovery of Defocus Image Based on Edge Gradients[J].Journal of Guizhou University(Natural Science),2012,29(6):68-71. |
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| Authors: | XU Yi-chen MENG Chuan-liang |
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| Institution: | (College of Computer Science & Information,Guizhou University,Guiyang 550000,China) |
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