2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、基于深度圖的虛擬視點繪制技術(shù)(Depth Image Based Rendering,DIBR)是自由視點視頻(Free View Video,FVV)系統(tǒng)中的一項關(guān)鍵技術(shù)。該技術(shù)主要是用于在客戶端生成任意位置的虛擬視點,由于它具有節(jié)省傳輸帶寬資源和改善立體視覺效果等優(yōu)點而備受用戶的青睞。然而,目前該技術(shù)還存在諸多不足之處,所繪制的虛擬視點的質(zhì)量和速度還有待提高。本文主要針對虛擬視點繪制標準方案中的三維變換(3D-Warping)、像素

2、插值和圖像融合這三個環(huán)節(jié)中所存在的問題,提出了相應的改進算法。
  針對虛擬視點繪制標準方案中的3D-Warping環(huán)節(jié)速度過慢的問題,本文提出了一種基于快速3D-Warping的繪制算法。它旨在確保繪制質(zhì)量的同時,盡可能地提高繪制速度,主要在以下三個方面進行了改進:第一,引入了深度—視差映射表技術(shù),節(jié)省了視差求取所耗費的時間;第二,對深度平坦的像素塊進行基于塊的3D-Warping,減少了映射的次數(shù);第三,提出了一種新的像素插值

3、技術(shù),提高了像素插值的精度。實驗結(jié)果表明,本文算法不但能提高繪制的速度,而且可以改善繪制的客觀質(zhì)量。繪制的平均時間節(jié)省了72.05%;繪制的客觀指標PSNR平均提高了0.36dB,SSIM平均提高了0.0012。
  針對虛擬視點繪制標準方案中像素插值的準確性不高的問題,本文提出了一種改進的繪制算法。該算法按照投影像素點的個數(shù)進行了分類,對不同的情形采取了相應的像素插值策略。基于空間加權(quán)的像素插值是本算法的關(guān)鍵,它充分地考慮到了待

4、插值像素點周圍足夠多的投影像素點,計算每個投影像素點的空間權(quán)值,并按照各自的權(quán)值對這些投影像素點的像素值進行加權(quán)平均,將最終的加權(quán)平均值作為待插值像素點的像素值。為了抑制由于深度失真所引起的繪制失真,本文在左、右參考虛擬視點融合之后,引入了失真檢測與矯正環(huán)節(jié)。實驗結(jié)果表明,該算法可以有效地抑制像素插值過程引入的噪聲,提高了像素插值的精度。與標準方案的半像素精度相比,本算法的繪制虛擬視點的PSNR平均提高了0.30dB,SSIM平均提高了

5、0.0013。
  針對虛擬視點繪制標準方案中由于視點間的光照差異所導致的繪制失真問題,本文提出了一種基于直方圖匹配的圖像融合算法。該算法主要是采用了直方圖匹配算法來對參考虛擬視點中的公共區(qū)域進行失真補償?shù)?。為了達到比較理想的匹配效果,本文還提出了空洞填補和偽影消除算法,對空洞區(qū)域及其背景邊界進行了處理。實驗結(jié)果表明,改進的空洞填補和偽影消除算法以及基于直方圖匹配的光照補償算法均提高了虛擬視點的質(zhì)量,其中基于直方圖匹配的光照補償算

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