用于从聚焦形貌恢复中深度增强的自适应加权引导图像滤波
计算机视觉与模式识别
2022-01-19 v1
摘要
现有的从聚焦形貌恢复(SFF)技术无法从多聚焦图像序列中保持深度边缘与精细结构细节。此外，多聚焦图像序列中的噪声会影响深度图的精度。本文提出一种基于自适应加权引导图像滤波(AWGIF)的SFF深度增强新算法，以解决上述问题。将AWGIF应用于由传统SFF估计的初始深度图，将其分解为基底层和细节层。为了在精炼深度图中准确保持边缘，引导图像由多聚焦图像序列构建，并利用AWGIF的系数在增强精细深度细节的同时抑制噪声。在真实与合成物体上的实验表明，与现有方法相比，所提算法在抗噪性以及保持深度边缘与精细结构细节能力方面具有优越性。
引用
@article{arxiv.2201.06823,
title = {Adaptive Weighted Guided Image Filtering for Depth Enhancement in Shape-From-Focus},
author = {Yuwen Li and Zhengguo Li and Chaobing Zheng and Shiqian Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.06823},
year = {2022}
}