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深度估計與增強 版權信息
- ISBN：9787509592090
- 條形碼：9787509592090 ; 978-7-5095-9209-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度估計與增強 內容簡介
本書主要介紹深度圖的被動式獲取方法和主動式獲取方法。分七章, 內容包括: 深度圖獲取中的關鍵技術概述 ; 快速深度序列估計 ; 被動式獲取的深度序列時域一致性增強等。
深度估計與增強 目錄
第1章 緒論
1．1 深度圖獲取的目的和意義
1．2 深度圖獲取方法介紹
1．3 本書的主要內容概述
第2章 深度圖獲取中的關鍵技術概述
2．1 引言
2．2 基于立體匹配的深度圖估計概述
2．3 基于主動式獲取的深度圖增強概述
2．4 局部優(yōu)化方法和濾波器
2．5 全局優(yōu)化方法和圖模型
2．6 基于機器學習的深度圖超分辨率
2．7 本章小結
第3章 快速深度序列估計
3．1 引言
3．2 快速深度估計
3．3 本章小結
第4章 被動式獲取的深度序列時域一致性增強
4．1 時域一致性增強方法
4．2 實驗結果
4．3 本章小結
第5章 基于引導的馬爾可夫隨機場的RGB-D數據中深度圖增強
5．1 引言
5．2 引導性深度增強的挑戰(zhàn)
5．3 基于嵌入硬判決邊界不一致性評估的引導性深度圖上采樣
5．4 基于嵌入軟判決邊界不一致性評估的引導性深度圖增強
5．5 本章小結
第6章 基于結構化距離空間的引導性深度圖增強
6．1 馬爾可夫隨機場能量函數的修改
6．2 本章提出的算法
6．3 實驗結果
6．4 本章小結
第7章 基于深度學習的引導性深度圖超分辨率重建
7．1 引言
7．2 本章提出的深度卷積神經網絡
7．3 實驗部分
7．4 本章小結
參考文獻
1．1 深度圖獲取的目的和意義
1．2 深度圖獲取方法介紹
1．3 本書的主要內容概述
第2章 深度圖獲取中的關鍵技術概述
2．1 引言
2．2 基于立體匹配的深度圖估計概述
2．3 基于主動式獲取的深度圖增強概述
2．4 局部優(yōu)化方法和濾波器
2．5 全局優(yōu)化方法和圖模型
2．6 基于機器學習的深度圖超分辨率
2．7 本章小結
第3章 快速深度序列估計
3．1 引言
3．2 快速深度估計
3．3 本章小結
第4章 被動式獲取的深度序列時域一致性增強
4．1 時域一致性增強方法
4．2 實驗結果
4．3 本章小結
第5章 基于引導的馬爾可夫隨機場的RGB-D數據中深度圖增強
5．1 引言
5．2 引導性深度增強的挑戰(zhàn)
5．3 基于嵌入硬判決邊界不一致性評估的引導性深度圖上采樣
5．4 基于嵌入軟判決邊界不一致性評估的引導性深度圖增強
5．5 本章小結
第6章 基于結構化距離空間的引導性深度圖增強
6．1 馬爾可夫隨機場能量函數的修改
6．2 本章提出的算法
6．3 實驗結果
6．4 本章小結
第7章 基于深度學習的引導性深度圖超分辨率重建
7．1 引言
7．2 本章提出的深度卷積神經網絡
7．3 實驗部分
7．4 本章小結
參考文獻
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深度估計與增強 作者簡介
左一帆，1987年4月出生，現為江西財經大學講師。分別于2008年和2012年在南昌大學和上海大學獲得電子信息工程專業(yè)學士和信號與信息處理專業(yè)碩士學位，2018年8月在悉尼科技大學獲得計算機科學與技術專業(yè)博士學位。主要研究方向為數字圖像處理和計算機視覺。在國內外期刊和國際學術會議上發(fā)表學術論文30余篇，以首作者發(fā)表15篇，其中，IEEE匯刊論文3篇，中科院一區(qū)論文一篇，國際知名學術會議ICIP、ICME論文4篇。
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