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一种新的散焦图像深度恢复算法

         

摘要

提出一种基于各向异性热扩散方程的散焦图像深度恢复算法.利用各向异性热扩散建模散焦成像过程,将散焦图像深度恢复转化为带有整体变分正则化项的能量泛函极值问题,通过迭代获得景物的深度信息.该算法不需要恢复聚焦图像,并且未施加额外的约束条件.模拟和真实图像实验结果表明,该算法有效,且深度恢复效果优于最小二乘法.

著录项

  • 来源
    《计算机工程》 |2010年第18期|169-170173|共3页
  • 作者

    刘红; 贾郁; 程鸿; 韦穗;

  • 作者单位

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;

    合肥;

    230039;

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;

    合肥;

    230039;

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;

    合肥;

    230039;

    安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;

    合肥;

    230039;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP911.37;
  • 关键词

    深度信息; 散焦图像; 各向异性热扩散; 整体变分;

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