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A Fast 2D-to-3D Image Conversion System based on Depth from Defocus

机译：基于Defocus深度的快速2D到3D图像转换系统

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Blur variation in 2D images caused by camera focus provides a suitable cue for depth estimation. Depth from defocus (DFD) technique calculates the blur amount in images considering that the depth and defocus blur are related to each other. Conventional DFD methods use only defocused images that might yield low-quality depth data and reconstructed infocused image. In this article, a new DFD methodology based on infocused and defocused images is proposed in which using an infocused image can solve the quality degradation problems. In this method, Subbarao's DFD is combined with a novel edge blur estimation method to obtain an improved depth map. In addition, a saliency map mitigates the ill-posed problem of depth estimation in homogeneous regions. For real-time full high definition (Full-HD) image processing, a parallelized graphics processing unit (GPU) implementation is devised to improve execution speed. (C) 2017 Society for Imaging Science and Technology.
机译：由相机聚焦引起的2D图像模糊变化为深度估计提供了合适的提示。考虑到深度和散焦模糊彼此相关，从散焦深度（DFD）技术计算图像中的模糊量。常规的DFD方法仅使用散焦图像，这些散焦图像可能会产生质量较差的深度数据，并会重新生成未聚焦的图像。在本文中，提出了一种新的基于散焦和散焦图像的DFD方法，其中使用散焦图像可以解决质量下降的问题。在这种方法中，Subbarao的DFD与新颖的边缘模糊估计方法相结合，以获得改进的深度图。另外，显着图减轻了均匀区域中深度估计的不适定问题。对于实时全高清（Full-HD）图像处理，设计了并行图形处理单元（GPU）实施以提高执行速度。 （C）2017年影像科学与技术学会。

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