公开(公告)号：CN115115551B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202210881390.2

申请日：2022-07-26

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 李保平 ,  邹琴 ,  暴海龙 ,  谢健

IPC: G06T5/80 ,  G06T7/593 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积字典的视差图修复方法，属于图形图像处理领域。本发明的修复方法的流程为：二维视差图卷积字典学习、M矩阵估计、视差图修复三个步骤。与常用的基于均值滤波的视差图修复方法相比，本发明提出的技术方案能够利用卷积稀疏编码对视差图学习得到的卷积字典进行修复，该修复方法利用卷积字典中提取到的视差图的图像特征，同时根据空洞大小使用多尺度卷积字典进行视差图修复，在这种机制下能够对视差图的空洞进行较为精确的修复。

公开(公告)号：CN115115551A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210881390.2

申请日：2022-07-26

Applicant: 北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 李保平 ,  邹琴 ,  暴海龙 ,  谢健

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/593 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积字典的视差图修复方法，属于图形图像处理领域。本发明的修复方法的流程为：二维视差图卷积字典学习、M矩阵估计、视差图修复三个步骤。与常用的基于均值滤波的视差图修复方法相比，本发明提出的技术方案能够利用卷积稀疏编码对视差图学习得到的卷积字典进行修复，该修复方法利用卷积字典中提取到的视差图的图像特征，同时根据空洞大小使用多尺度卷积字典进行视差图修复，在这种机制下能够对视差图的空洞进行较为精确的修复。