基于超像素与自回归模型的深度恢复

来源 :光电子技术 | 被引量 : 1次 | 上传用户:xiaoyun1986
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提出基于超像素分割,并联合自回归模型的深度复原方法。首先对已获取的场景彩色图进行过分割,得到彩色图中每个像素的标号,然后构建基于已分割彩色图像指导的自回归模型:根据像素标号对自回归模型系数进行预测,通过优化预测系数差错来实现深度图恢复。实验表明,该算法不仅能有效恢复出深度图,而且在结构边缘细节处更加突出,优于目前主流的方法。
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通过采集志愿者观看背景视差过大的3D影片前后的脑电数据,来研究该效应对人体健康的影响。实验共选取20例有效样本,利用快速傅里叶变换法(FFT)提取特征波段,计算出各频带的能量和功率,并由此得到功率谱和重心频率。此外还设计问卷定性了解志愿者的疲劳程度。根据主观疲劳问卷和对比看前看后的脑电参数,分析了观看背景视差过大的3D影片后人体脑电信号变化的关系。实验结果表明志愿者看前看后的各项脑电参数出现了改变
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随着3D显示技术的发展,在显示技术中需要对人脸进行精确检测以及对五官进行精确定位。提出了将亮瞳效应、运动帧间差分投影和多模板ASM匹配集于一体的人脸检测方法。首先利用亮瞳效应找出可能包含的人脸区域;然后利用差影法对可能包含的区域进行进一步筛选缩小范围;最后利用多模板ASM方法进行精确定位。此方法发挥各种检测算法的优势,准确率较高,对姿态、表情、背景等变化情况下人脸的检测具有较好的鲁棒性。
根据人类视觉系统(Human Visual System,HVS)中双目视觉信息处理的过程,结合一系列图像特征,提出一种基于双目信息融合的立体图像质量评价模型。该模型通过复小波变换模拟HVS对立体图像的融合过程。提取结构活跃度(Structural Activity,SA)以及相位一致性(Phase Congruency,PC)作为图像特征。最后通过度量融合图像特征的改变程度获得立体图像客观质量。
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