深度图像超分辨率重建MATLAB和C语言代码.深度图像超分辨率重建MATLAB和C语言代码.

深度相机获取的三维点云数据，可以用于机器人环境建模。

经矫正的双目图像，使用区块划分后进行匹配，提取深度信息，并绘制深度图像 经矫正的双目图像，使用区块划分后进行匹配，提取深度信息，并绘制深度图像

Qt 5.11.3。 这是源代码。 安装包在，它支持Windows和Linux平台

快速强大的噪点深度图像边缘检测

数据来自kinect生成的图像

pytorch深图像抠像 该存储库包括的非官方pytorch实现。 表现 模型 SAD↓ MSE↓ 毕业↓ 康恩↓ 关联 阶段0 59.6 0.019 40.5 59.3 第一阶段 54.6 0.017 36.7 55.3 阶段0-我们的 56.01 0.0173 33.71 57.57 第一阶段 54.42 0.0175 35.01 54.85 跳过我们的第一阶段 52.99 0.0171 31.56 53.24 较低的指标显示更好的性能。 对于stage1-our-skip模型，训练批处理= 1，图像= 43100，历元= 12，大约需要1天。 测试maxSize = 1600。 GPU内存> = 10GB 更新 2020.09.09：使用最新模型（stage1-skip-sad-52.9.pth）运行demo.py，并更新可视化结果

中值过滤代码matlab 基于深度图像的渲染（DIBR） 此存储库包含基于深度图像的渲染（DIBR）算法。 给定原始相机的RGB图像和深度图像，该程序可以从虚拟相机的视点合成虚拟图像。 另外，可以从原始相机和虚拟相机之间的N个视点生成N个虚拟图像。 1.要求 任何与R2018a编写的代码兼容的matlab版本 2.运行代码 main.m ：给定原始和虚拟相机参数后，此函数将生成单个虚拟图像。 输出图像将仍然具有生成的伪像。 要删除这些removeArtifacts.m需要使用removeArtifacts.m 。 DIBR_Multiple ：该脚本需要设置N的值以生成N个视图。 removeArtifacts.m ：该脚本将获取生成的虚拟图像和蒙版图像（由DIBR.m函数生成），并应用中值滤镜（以去除较小的Kong）以及FMM上漆算法。 3.输出 3.a. 生成虚拟映像（“ main.m”） 输入RGB图像 输入深度图像 输出图像 输出遮罩 3.b. 修补生成的虚拟图像（“ removeArtifacts.m”） 输入RGB图像 输入遮罩 中值滤波后输出 喷涂后输出 4.参考 I.

针对联合双边滤波修复深度图像时无法准确估计滤波邻域范围和权重参数、深度图像的空洞填充效果不佳等问题,提出一种自适应深度图像空洞填充与优化算法。该算法减少了输入参数,实现了对每个深度缺失值的修复,根据有效像素占比确定每个空洞像素点的滤波邻域范围,通过邻域大小计算空间距离权重项参数,引入结构相似度(SSIM)作为颜色相似权重项参数的计算指标。在Middlebury立体匹配数据集和经过配准的Kinect RGB-D数据集上检测所提算法的性能,并与其他方法进行定性比较和定量分析。实验结果表明,所提算法能够有效填充深度缺失空洞,抑制深度图像噪声,更加精细、准确地改善深度图像的质量。

这是基于深度图像的头部姿态估计代码源程序