基于GIST特征匹配與SIFT流的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法研究.pdf

1、隨著3D電影放映銀幕的增多和3D硬件產(chǎn)品的進一步普及，現(xiàn)有的3D媒體資源已經(jīng)遠遠不能滿足日益增長的市場需求。為了解決這一問題促進3D產(chǎn)業(yè)發(fā)展，人們開始嘗試將已有的2D媒體資源加工處理，比如說專業(yè)拍攝所得的電影和電視劇，或者日常生活中隨手拍的平面照片和視頻，將其轉(zhuǎn)換成可以在立體終端顯示的3D資源，而人們可以借助一些3D輔助設(shè)備進行觀看
　　本文研究的是一種自動的2D轉(zhuǎn)3D方法，通過對圖像場景的相似性的分析，在現(xiàn)有的R GB D數(shù)據(jù)庫

2、中找出與輸入圖像場景相似度最高的若干幅圖像，并在局部特征分析的基礎(chǔ)上建立輸入圖像與匹配圖像之間的映射關(guān)系。之后，建立概率模型，在已知的深度圖基礎(chǔ)上對預期輸出深度信息進行估計，也就是實現(xiàn)深度圖的優(yōu)化過程，從而得到一幅精確深度圖。最后，通過某種相應的專業(yè)手段來生成最終的3D圖像。本文的具體內(nèi)容包括：
　　第一，采用一種基于GIST特征匹配的參考圖像選取方法，在數(shù)據(jù)庫中尋找與輸入圖像在場景上相似的匹配圖像。為實現(xiàn)對已有信息的更全面的利用

3、，將圖像場景分類方法引入深度圖獲取過程中，通過計算不同圖像的GIS T特征所獲取的GIST向量，來衡量圖像在場景上的相似情況，進而找到所需的參考圖像。
　　第二，采用基于SIFT流的像素映射算法，使得輸入圖像與匹配圖像的像素之間能有一種更精確的對應，以便完成深度圖的賦值與優(yōu)化。先分別計算輸入測試圖像與參考圖像的SIF T特征。接著，在輸入圖像與匹配圖像的SIF T特征圖像之間通過能量函數(shù)尋優(yōu)的方法，可以得到像素匹配所需要的SIFT