基于DIBR的2D轉3D關鍵技術研究.pdf

1、隨著電影《阿凡達》的熱映,3D電視逐漸走進人們的生活,人們希望在家就能進行3D體驗。豐富的3D片源是3D電視推廣成功的一個重要因素。但現(xiàn)階段,3D內容制作成本昂貴、耗時長,使得3D內容匱乏。而現(xiàn)有豐富的2D視頻,2D轉3D可有效緩解此狀況。深度估計是2D轉3D技術中的關鍵技術之一,通過深度估計得到的深度圖的精確與否直接影響合成的3D影像的好壞;此外,視覺舒適度改善也是2D轉3D的關鍵技術,它能使人們觀看立體影像時降低視覺疲勞。
　

2、　本論文研究的目的,就是通過對現(xiàn)有的2D轉3D關鍵技術進行研究,提出更好的深度估計和視覺舒適度改善算法,為它們在2D轉3D的應用提供理論和技術支撐。
　　論文首先簡要介紹了2D轉3D的基本原理;然后研究了2D轉3D系統(tǒng)的關鍵技術之一:深度估計。在深度估計算法中,重點研究了基于圖像清晰度差異的深度估計算法、基于相對高度的深度估計算法以及基于運動目標分割的深度估計算法;最后研究了基于深度調節(jié)的視覺舒適度改善算法。
　　論文的主要

3、研究成果包括:
　　①由于攝像機通常聚焦在前景且聚焦對象比較清晰,我們可以利用此特點來估計深度。因此提出了基于圖像清晰度的深度估計算法。與其他深度估計算法相比,該算法復雜度低,便于硬件實現(xiàn)。
　?、谔岢隽艘环N基于相對高度的深度估計改進算法。改進后的算法簡化了約束公式,同時新增“右近左遠”及“左近右遠”兩個模板,并用聯(lián)合雙邊濾波替換了原算法的濾波,使深度圖更平滑。為改善人們感興趣的物體的深度估計,算法引入了視覺注意。實驗結果表

4、明該算法能得到比較精確的深度圖,適用于室外場景的深度估計。
　?、厶岢隽艘环N基于對稱幀間差分法和聯(lián)合雙邊濾波相結合的視頻分割算法,并將它用于改進的基于相對高度的深度估計算法中。視頻分割算法首先對連續(xù)三幀圖像采用對稱差分法得到運動區(qū)域(差分圖),然后采用30×30濾波模板以當前幀為引導圖對差分圖進行聯(lián)合雙邊濾波以填充運動目標的空洞。接下來分別對濾波后的差分圖和當前幀灰度圖進行Canny邊緣檢測,結合二者的檢測結果得到更為完整的邊緣,

5、并利用此邊緣對濾波后的差分圖進行后處理,從而分割出較為精確的運動目標。最后將得到的運動目標應用到改進的基于相對高度的深度估計算法中。
　?、芴岢隽艘环N基于深度調節(jié)的視覺舒適度改善的方法。該方法首先提出適用于DIBR的三維圖像變換方程。因使用shift-sensor攝像機設置,三維圖像變換后的立體圖像對只包含水平傳感視差。其次,深入分析了3D電視顯示系統(tǒng)的幾何原理,將感知深度表示成水平屏幕視差的函數(shù)。最后,給出水平傳感視差和水平屏幕