Optimal depth recovery using image guided TGV with depth confidence for high-quality view synthesis

บทความในวารสาร

ผู้เขียน/บรรณาธิการ

กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่ง: Lasang P., Kumwilaisak W., Liu Y., Shen S.M.

ผู้เผยแพร่: Elsevier

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2016

วารสาร: Journal of Visual Communication and Image Representation (1047-3203)

Volume number: 39

หน้าแรก: 24

หน้าสุดท้าย: 39

จำนวนหน้า: 16

นอก: 1047-3203

eISSN: 1095-9076

URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84969724130&doi=10.1016%2fj.jvcir.2016.05.006&partnerID=40&md5=43d47c555d5afa968214f3d6612cbc68

ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)

ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์

บทคัดย่อ

This paper presents a new depth image recovery method for RGB-D sensors giving a complete, sharp, and accurate object shape from a noisy boundary depth map. The proposed method uses the image guided Total Generalized Variation (TGV) with the depth confidence. A new directional hole filling method of view synthesis is also investigated to produce natural texture in hole regions whereas reducing blurring effect and preventing distortion. Thus, a high-quality image view can be achieved. Experimental results show that the proposed method yields higher quality recovered depth maps and synthesized image views than other previous methods. ฉ 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.

คำสำคัญ

Depth confidence, Depth Image Based Rendering (DIBR), Hole filling, RGB-D sensors, View synthesis