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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

GMM Based Single Depth Image Super-Resolution

verfasst von : Chandra Shaker Balure, M. Ramesh Kini, Arnav Bhavsar

Erschienen in: Computer Vision, Pattern Recognition, Image Processing, and Graphics

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Super-resolution (SR) is a technique to improve the resolution of an image from a sequence of input images or from a single image. As SR is an ill-posed inverse problem, it leads to many suboptimal solutions. Since modern depth cameras suffer from low-spatial resolution and are noisy, we present a Gaussian mixture model (GMM) based method for depth image super-resolution (SR). We train GMM from a set of high-resolution and low-resolution (HR-LR) synthetic training depth images to learn the relation between the HR and the LR patches in the form of covariance matrices. We use expectation-maximization (EM) algorithm to converge to an optimal solution. We show the promising results qualitatively and quantitatively in comparison to other depth image SR methods.

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Titel: GMM Based Single Depth Image Super-Resolution
verfasst von: Chandra Shaker Balure
M. Ramesh Kini
Arnav Bhavsar
Verlag: Springer Singapore
Buch: Computer Vision, Pattern Recognition, Image Processing, and Graphics
Print ISBN: 978-981-13-0019-6

Electronic ISBN: 978-981-13-0020-2

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-13-0020-2_22

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