基于CNN特征提取的双焦相机连续数字变焦

作     者：赫贵然 李奇 冯华君 徐之海 陈跃庭 HE Gui-ran;LI Qi;FENG Hua-jun;XU Zhi-hai;CHEN Yue-ting

作者机构：浙江大学光电科学与工程学院浙江杭州310058 

基　　金：十三五民用航天资助项目 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018QN81002) 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2019年第53卷第6期

页      码：1182-1189页

摘      要：设计一种主要针对智能手机双焦镜头的连续数字变焦方案.该方案基于卷积神经网络特征层提取和特征块匹配,充分利用2个不同焦距镜头的拍摄信息,将长焦镜头图像的高分辨信息迁移到短焦图像的可修复区域,并以修复后的短焦图像为基础进行数字变焦.仿真和实验结果表明,相比基于传统插值放大的变焦方案和基于单图像超分辨的变焦方案,所提方案的处理结果拥有更高的主观分辨率和视觉清晰度;当用户给定的变焦倍数在长、短焦镜头倍数之间时,所提方案可以显著提升变焦图像的质量;对于处于长焦相机视场外、短焦相机视场内的纹理,修复效果比现有方法更好;该方法的处理结果对长焦、短焦图像的双目视差大小有着很好的鲁棒性.

主 题 词：非对称双焦镜头 连续数字变焦 卷积神经网络(CNN) 特征提取 超分辨成像 图像恢复 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 081002[081002] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3785/j.issn.1008-973X.2019.06.018

馆 藏 号：203670675...