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题名三维点云数据压缩技术研究综述
被引量：9
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作者
艾达
卢洪颖
杨玉蓉
刘芸宏
卢津
刘颖
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机构
西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室
西安邮电大学通信与信息工程学院
西安邮电大学无线通信与信息处理技术国际联合研究中心
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出处
《西安邮电大学学报》
2021年第1期90-96,共7页
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基金
陕西省教育厅专项科学研究计划项目(18JK0716,19JK0810)。
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文摘
点云作为一种新型的描述三维空间的数据类型,逐渐成为计算机视觉应用的研究热点。点云数据一般由激光雷达或三维立体相机获取,与传统二维图像相比,其需要处理的数据量呈指数倍增加,对数据的存储和传输提出了更高的挑战。通过归纳国际标准组织在点云压缩技术领域最新研究成果,分析对比各类压缩算法的特点,总结下一步研究需要解决的问题,探讨未来的研究方向和思路。
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关键词
点云压缩
数据降维
视频编码
计算机视觉应用
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Keywords
point cloud compression
data dimensionality reduction
video coding
computer vision applications
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种改进的渐进式图像超分辨率重建算法
被引量：1
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作者
刘颖
谭仕立
毕萍
朱婷鸽
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机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
西安邮电大学无线通信与信息处理技术国际联合研究中心
西安邮电大学图像与信息处理研究所
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出处
《西安邮电大学学报》
2022年第2期52-61,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(62071380)
公安部科技强警基础工作专项项目(2019GABJC41)
西安邮电大学研究生创新基金项目(CXJJDL2021011)。
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文摘
针对单帧图像超分辨率重建不适定逆问题,提出一种改进的渐进式图像超分辨率重建算法。通过两层渐进式重建网络,第一层渐进是将整个重建网络分为放大重建和细节重建两个阶段,第二层渐进是在放大重建阶段采用两级放大策略对低分辨率图像进行粗放大。在放大重建阶段采用残差式网络,并在其残差块中加入注意力机制提升网络的性能。在细节重建阶段,先将网络提取的图像软边缘信息与第一阶段的粗重建结果相融合,再输入到细超分辨率重建网络中完成最终的图像重建。实验结果表明,与其他算法相比,改进算法对图像细节的重建效果好,在客观评价指标和视觉效果方面都有所提升。
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关键词
图像超分辨率重建
卷积神经网络
渐进式网络
边缘先验
注意力机制
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Keywords
image super-resolution reconstruction
convolutional neural network
progressive network
edge prior
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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