深度图像网格自适应插值的自适应神经模糊推理系统建模
计算机视觉与模式识别
2015-01-14 v1
摘要
一种合适的插值方法对于保持噪声水平最低并同时控制时间延迟至关重要。近年来，已开发出许多不同的插值滤波器，例如 H.264 六抽头滤波器、AVS 四抽头滤波器。本工作使用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）技术来建模并研究四抽头低通抽头滤波器（网格自适应滤波器）对填充孔洞的深度图像的影响。该工作通过多种有限冲激响应滤波方案，根据深度图像的采样间隔和滤波器长度，展示了整数和亚像素位置处均匀插值的一般形式。所展示的模型将模糊推理的建模功能与人工神经网络的学习能力相结合。
引用
@article{arxiv.1501.03058,
title = {An Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Modeling for Grid-Adaptive Interpolation over Depth Images},
author = {Arbaaz Singh Sidhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.03058},
year = {2015}
}
备注
8 pages, 6 figures, International conference on Signal, Image Processing and Management (SPM) 2014