二維視頻中靜態(tài)場(chǎng)景深度圖獲取的算法分析.pdf

1、隨著近幾年人們對(duì)于傳統(tǒng)媒體視覺(jué)效果的要求不斷提高,3D電視受到了廣泛的關(guān)注,被認(rèn)為是下一代電視的發(fā)展趨勢(shì)。然而,是否有充足的3D視頻資源也是制約著3D電視能否迅速發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。傳統(tǒng)的3D視頻內(nèi)容的獲取方法是通過(guò)立體攝像機(jī)對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行拍攝,在技術(shù)和成本兩方面都對(duì)拍攝環(huán)境和設(shè)備有很高的要求。
　　本文旨在通過(guò)利用現(xiàn)有2D視頻,通過(guò)2D轉(zhuǎn)3D的方法,對(duì)目前的3D視頻資源進(jìn)行有效的補(bǔ)充,滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的需求。
　　本文的工作內(nèi)

2、容主要是研究2D視頻中靜態(tài)場(chǎng)景深度圖獲取的兩種算法,深度圖包含的是2D場(chǎng)景的深度信息,通過(guò)2D圖像和相應(yīng)的深度圖可以生成3D圖像。所以,深度圖的獲取是2D轉(zhuǎn)3D過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)。本文具體包括以下兩個(gè)方面:
　　第一,本文闡述了如何通過(guò)提取圖像中的焦點(diǎn)信息來(lái)得到圖像的深度圖,重點(diǎn)分析了通過(guò)計(jì)算圖像中各元素的高階統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷其是否屬于前景元素的方法,以及采用基于圖形的分割方法,計(jì)算各組成部分中前景元素所占的比例,判斷其是否屬于前景區(qū)域

3、的方法。前景區(qū)域的深度固定賦值為最小,通過(guò)計(jì)算圖像中背景區(qū)域各元素高階統(tǒng)計(jì)量的平均值,完成對(duì)背景區(qū)域的深度賦值,從而生成整個(gè)圖像的深度圖。
　　第二,本文詳細(xì)研究了如何利用圖像中的幾何信息來(lái)獲取圖像的深度圖,這里采取的是提取圖像中的滅點(diǎn),也就是視覺(jué)消失方向的交點(diǎn)的方法。首先對(duì)圖像進(jìn)行自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)來(lái)得到邊緣檢測(cè)圖,這里采用的自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)算法可以自動(dòng)選取檢測(cè)的高低閾值,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法中固定閾值的不足。再將得到的