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文檔簡介
1、在虛擬現(xiàn)實、虛擬仿真、沉浸式遠程視頻會議等應用中,經(jīng)常需要從已有的兩幅圖像生成虛擬視角的新圖像。目前已有許多基于靜止的兩幅圖像進行合成的算法,但根據(jù)兩個圖像序列進行合成的研究還比較少,本文主要研究了基于ViewMorphing方法的圖像繪制技術,通過對ViewMorphing算法進行改進,以適應圖像序列合成的需要。算法的基本思路是:首先利用高斯混合模型的方法進行背景和前景的分離,然后對Harris角點算子檢測到的角點和前景圖像的輪廓邊緣
2、點進行特征點匹配運算,再基于匹配的特征點對前景圖像進行Delaunay三角剖分,最后使用網(wǎng)格變形的方法合成虛擬視角的圖像。 為了提高算法的計算速度,采用了多種方法:改進了基于高斯混合模型的背景提取方法,把整個過程分為兩個階段,在初始階段,通過改變模型的更新速度,使系統(tǒng)能夠更快地得到穩(wěn)定的背景模型,在穩(wěn)定階段把像素分為穩(wěn)定像素和非穩(wěn)定像素,只對非穩(wěn)定像素進行復雜的高斯混合模型的運算,加快了算法的處理速度。 角點特征值是綜合
3、了角點的灰度和幾何特征的一個重要參數(shù),常用的基于歸一化相關系數(shù)方法的計算比較復雜,通過在粗匹配階段采用基于角點特征值的約束,減少了參與運算的角點個數(shù),提高了角點匹配的速度,粗匹配的結果再經(jīng)過視差梯度約束處理,最終得到精確的角點匹配結果。 如果Delaunay三角剖分僅僅利用稀疏的匹配角點來對圖像進行建模,則合成的圖像中必然存在較大的誤差,通過增加使用前景目標圖像的匹配邊緣輪廓點做為Delaunay三角形的頂點,提高了合成圖像的效
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