200600009基于深度学习的图像补全算法综述唐浩丰 董元方 张依桐 孙娟娟长春理工大学经济管理学院长春 130022(thfedu@163. com)摘要 图像补全是图像处理的一个研究领域 , 为有物体遮挡以及图像关键部分缺失状况下的图像识别提供了解决方案 , 应用 领域非常广泛 , 受到了人们的关注 。 经深度学习方法补全的图像具有更高...
(1)作者提出了一个快速深度补全算法,在CPU上能够运行到90HZ。在发布此论文时,在KITTI深度补全竞赛上排名第一。 (2)作者提出的算法性能优于CNN方法,这些方法设计出来大幅度解决稀疏输入表示问题 在深度图补全过程,主要分为两种:引导深度补全和非引导深度补全。 引导深度补全:该方法将加入彩色图像作为引导来进行深度图...
此外,可以通过利用RGB信息进一步改进深度补全,这种类型的典型方法是使用双编码器分别从稀疏深度图及其对应的RGB图像中提取特征,然后将其与解码器融合。为了推动深度补全,最近的方法倾向于使用复杂的网络结构和复杂的学习策略,除了用于从多模态数据(例如图像和稀疏深度)中提取特征的多分支之外,研究人员已经开始将表面法线、...
实验表明,CCPNet 显著提高了语义补全的准确性,降低了计算成本,并提供了高质量的全分辨率的补全结果。 图6 CCPNet 网络结构 Wang 等人[26]提出了一种基于单个编码器和三个独立生成器的单一深度图像的语义场景补全模型-ForkNet(网络结构见图 7)。该方法在下采样操作之后平行设置了三个生成器,分别用于生成不完整的表...
非引导深度补全 给定稀疏的深度图,非引导方法的目标是直接用深度神经网络模型补全它。以前的方法通常可以分为三组:使用1)稀疏感知CNN的方法,2)归一化CNN,和3)使用辅助图像进行训练的方法。 通过引入用于重建的深度辅助任务,RGB信息可以被巧妙且隐含地用于非引导深度补全,为了克服语义线索的缺乏,Lu等人[73]在他们的框...
摘要:图像补全是图像处理的一个研究领域,为有物体遮挡以及图像关键部分缺失状况下的图像识别提供了解决方案,应用领域非常广泛,受到了人们的关注。经深度学习方法补全的图像具有更高的图像分辨率和可靠性,逐渐成为图像补全的主流方法之一。文中针对图像补全领域的主要问题,介绍了相关深度学习方法的基本原理和经典算法,系统而...