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、隨著科技的快速發(fā)展和人們生活水平的提高,普通的2D視頻已經(jīng)不能滿足人們的視覺需求。與2D視頻相比,立體視頻通過添加場景深度信息可以給人們帶來更強(qiáng)的立體感和真實(shí)感,深受人們的歡迎。但與此同時,立體視頻的數(shù)據(jù)量龐大,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于普通視頻。這給視頻數(shù)據(jù)的存儲和傳輸帶來極大的困難。因此,提高立體視頻編碼效率具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。與傳統(tǒng)的基于波形的編碼方法相比,對象基立體視頻編碼方法不僅能夠有效的減少編碼錯誤,而且能夠提供基于內(nèi)容的交互功能,具有

2、較強(qiáng)的內(nèi)容描述能力和廣泛的應(yīng)用前景。本文主要從對象基立體視頻編碼實(shí)用化過程所遇到的問題入手,對圖像分割、立體匹配兩方面進(jìn)行研究。
  圖像分割是圖像處理和計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和經(jīng)典難題。本文針對經(jīng)典的Grabcut算法耗時較大且在顏色相近區(qū)域分割精度不高的問題,提出一種基于超像素和改進(jìn) Grabcut方法的圖像分割新算法以獲得高效和準(zhǔn)確的分割結(jié)果。首先通過改進(jìn)Slic算法,得到前景邊緣信息保存較完整的超像素圖像。然后以超像素為

3、處理單元通過融合顏色、梯度等信息重建能量函數(shù),并基于Grabcut框架進(jìn)行分割。較原算法相比,改進(jìn)算法提高了分割精度和效率。
  立體圖像分割是對象基立體圖像處理中的關(guān)鍵和難點(diǎn)。為解決現(xiàn)有立體圖像分割精度不高且對不同通道內(nèi)的圖像進(jìn)行重復(fù)分割的問題,提出一種新穎且高效的基于圖割和視域相關(guān)性的立體圖像分割算法。首先通過改進(jìn) Grabcut算法對左圖像進(jìn)行分割以提取出左圖像目標(biāo),然后基于左右圖像的視域相關(guān)性通過融合顏色和紋理特征的輪廓匹

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