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深度图像的分块自适应压缩感知
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:上海大学通信与信息工程学院,上海200444
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61271212)
中文摘要:

针对基于空域上下采样的深度编码框架中,由边缘信息损失带来的视点绘制质量下降的问题,提出了一种面向视点绘制质量的深度图像分块自适应压缩采样方法。在基于分块压缩感知和光滑Landweber投影重构的BCS_SPL框架下,利用图像块的方差表征其边缘信息,并据此进行自适应采样,以提高深度图像重构和视点合成质量。结果表明,在相同的采样率下,相比上、下采样和BCS_SPL方法,提出的分块自适应压缩感知方法在绘制视点的PSNR和主观质量上都有所提高。

英文摘要:

In the depth coding system based on down / up sampling,the rendered virtual view suffers from image quality loss due to inaccurate edge information of depth images. Based on this fact,this paper proposed a block-based adaptive compressed sampling method of depth image. Based on the BCS_SPL framework combined block-based compressed sampling and smoothed Landweber projection,the proposed method used variance of blocks to describe edge information for adaptive sampling. The results show that under the same sampling rate,the proposed method achieves improvements both in objective and subjective rendering quality against down / up sampling and BCS_SPL.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049