利用测地距离亲和空间进行稀疏数据插值
计算机视觉与模式识别
2019-05-22 v1
摘要
在本文中,我们将基于测地距离的递归滤波适配于稀疏数据插值问题。所提出的技术具有通用性,可轻松应用于任意类型的稀疏数据。我们通过三项实验在定性与定量评估上展示了相对于其他插值技术的优越性。此外,我们与 EpicFlow 光流论文中提出的流行插值算法进行比较,该算法直观地由类似的测地距离原理所启发。比较表明,我们的算法比 EpicFlow 插值技术更准确且显著更快。
引用
@article{arxiv.1905.02229,
title = {Sparse data interpolation using the geodesic distance affinity space},
author = {Mikhail G. Mozerov and Fei Yang and Joost van de Weijer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.02229},
year = {2019}
}