研究目的
为了优化自适应随机游走重启（ARWR）算法生成的深度图，从而显著提高精度。
研究成果
所提出的后处理技术提高了ARWR方法计算的深度图精度，在保留参考图像主要结构的同时保持了锐利的边缘和角点。通过与Middlebury基准测试中的顶尖方法和谷歌立体匹配方法对比，证实了该技术的有效性。
研究不足
处理时间是一种权衡，虽然性能较差，但对于处理能力较低且需要实时应用的情况可以改进。
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[IEEE 2019年光子学北美会议(PN) - 加拿大魁北克市(2019.5.21-2019.5.23)] 2019光子学北美会议(PN) - 高性能单片双波长InAs/InP量子点C波段分布反馈激光器
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DOI：10.1109/pn.2019.8819560
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
十年后，精确的深度估计仍是一项重要挑战，尤其是基于立体图像的深度估计。这种精确性源于良好的深度层级与结构保持。为此，本文提出了一种深度后处理框架。该框架以"自适应随机游走重启算法（2015）"为基础，为优化该方法生成的深度图，我们引入了一种基于互结构概念的中值求解器/滤波器——该结构指代双图像中的结构信息。通过联合滤波器进一步增强了该滤波器的性能。随后，采用图像域变换来消除导致图像畸变的伪影。最后将所提出的后处理方法与Middlebury基准测试中排名前八的算法进行对比，并与谷歌新近提出的深度图估计方法进行比较以验证其竞争力。实验结果表明，该后处理方法兼具精确性与高效性。
作者：
HOSSEIN JAVIDNIA，PETER CORCORAN
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