Zobrazeno 1 - 10
of 167
pro vyhledávání: '"map refinement"'
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 17, Pp 2133-2148 (2024)
In recent years, change detection (CD) of optical remote sensing images has made remarkable progress through using deep learning. However, current CD deep learning methods are usually improved from the semantic segmentation models, and focus on enhan
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/10ac4d09992c4e48b5380843c5fff4ec
Autor:
Longhao Sun
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 121096-121108 (2023)
Cost aggregation is a key step in stereo matching algorithms. Despite more than a decade of development, most algorithms still encounter challenges such as high error rates in low-texture regions and blurred edges. To improve matching accuracy, we pr
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cfa47c897fca41d8ace82f700d4e9251
Autor:
Min-Jae Lee, Soon-Yong Park
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 134074-134085 (2022)
This study proposes a multiview stereo (MVS) method that is based on the forward and backward propagation of matching costs for the incremental refinement of multiview disparity maps. The volume-based MVS method requires numerous three-dimensional (3
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e48485df22e94da19783db1c91ba14c5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 15, Iss 12, p 2970 (2023)
We propose an enhancement module called depth discontinuity learning (DDL) for learning-based multi-view stereo (MVS) methods. Traditional methods are known for their accuracy but struggle with completeness. While recent learning-based methods have i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6363a1e1ccef4f8289b528048b35e467
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 9, Pp 10778-10788 (2021)
In this article, we propose a depth map refinement method that increases the quality of immersive video. The proposal highly enhances the inter-view consistency of depth maps (estimated or acquired by any method), crucial for achieving the required f
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/06c89e6fa76243bfa96d54c19d032683
Publikováno v:
Serbian Journal of Electrical Engineering, Vol 17, Iss 3, Pp 285-296 (2020)
This paper presents an approach to correcting misclassified pixels in depth maps representing parts of the human body. A misclassified pixel is a pixel of a depth map which, incorrectly, has the ‘background’ value and does not accurately refle
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/dde2c74de79240589df1d7a357def572
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 12, Iss 18, p 2954 (2020)
Due to spatial inhomogeneity of land-cover types and spectral confusions among them, land-cover maps suffer from misclassification errors. While much research has focused on improving image classification by re-processing source images with more adva
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a1e589888b03473e96a134e21a1de653