【摘 要】
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现有的深度图超分辨率增强算法大多借助于同场景彩色图像提供的辅助信息, 而不同传感器信号间的结构差异将会引入质量损伤. 为此, 将图像引导的深度近邻关系视为误差, 并利用
【基金项目】
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国家自然科学基金（61502256）,浙江省自然科学基金（LY16F010014,LY15F020011,LQ14F010001）,浙江省教育厅项目（Y201533511）,宁波市自然科学基金（2013A610114）.
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现有的深度图超分辨率增强算法大多借助于同场景彩色图像提供的辅助信息, 而不同传感器信号间的结构差异将会引入质量损伤. 为此, 将图像引导的深度近邻关系视为误差, 并利用重新下降M 估计子进行误差的测度,从而有效抑制彩色图像和深度图像间结构差异的问题. 首先根据相似颜色具有相似深度的假设建立深度近邻约束;其次利用重新下降M 估计子度量深度邻域约束, 将深度超分辨率增强转换成一个最优化问题; 最后通过广义迭代重新加权最小二乘法予以求解. 实验结果表明, 该算法可有效地保持深度图的对象边缘, 定性和定量指标均优
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