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Depth extraction from a single image based on block-matching and robust regression

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Metadaten

Formale Metadaten

Titel Depth extraction from a single image based on block-matching and robust regression
Serientitel Stereoscopic Displays and Applications XXVII (SD&A 2016)
Teil 13
Anzahl der Teile 31
Autor Jeong, Hyeongju
Mitwirkende Oh, Changjae
Kim, Youngjung
Lizenz CC-Namensnennung - keine Bearbeitung 2.0 UK: England & Wales:
Sie dürfen das Werk in unveränderter Form zu jedem legalen Zweck nutzen, vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/32239
Herausgeber IS&T Electronic Imaging (EI) Symposium
Erscheinungsjahr 2016
Sprache Englisch

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Abstract In this paper, we propose a data-driven approach for automatically estimating a plausible depth map from a single monocular image. Instead of using complicated parametric model, we cast the estimation as a simple yet effective regression problem. We first retrieve semantically similar RGB and depth candidates from database using an activation descriptor. Then, initial estimates are synthesized based on block-matching and robust patch regression. Finally, a weighted median filter (WMF) is adapted to further align depth boundaries to RGB edges. We explicitly take texture-removing technique into consideration for visually plausible results. Experimental results on natural images show that the proposed method outperforms existing approaches in term of both qualitative and quantitative evaluations. © 2016, Society for Imaging Science and Technology (IS&T).

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