3D視頻中深度圖優(yōu)化和編碼技術(shù)的研究.pdf

1、深度圖比紋理圖更能節(jié)省碼流以及能方便靈活的利用DIBR繪制出不同的虛擬視點(diǎn),紋理加深度的多視點(diǎn)視頻被認(rèn)為是最有效的一種3D視頻數(shù)據(jù)表達(dá)形式,深度信息將是3D視頻數(shù)據(jù)表達(dá)中一個(gè)不可缺少的重要信息。與傳統(tǒng)的紋理圖相比,深度圖具有物體內(nèi)部平滑和邊緣突出的特點(diǎn),而且其不輸出顯示和觀看,只用來繪制新視點(diǎn)。由于深度圖和普通2D視頻之間的差異性,使得直接采用傳統(tǒng)視頻技術(shù)對深度圖進(jìn)行處理不盡合理,因此本文將利用深度圖的特性研究新的深度圖優(yōu)化方法和高效的

2、編碼方法。
　　我們首先提出一種有效的深度圖優(yōu)化模型,該模型不僅能夠消除深度圖中噪聲干擾的影響還能夠避免物體邊界的模糊,同時(shí)考慮像素間的色彩,空域和概率的相關(guān)性和高斯誤差模型,通過對空洞周邊紋理和深度像素的相關(guān)性度量,恢復(fù)空洞區(qū)域各像素的像素值。
　　其次,我們提出基于深度圖邊緣特性的上采樣算法?；诳沼蛏舷虏蓸拥纳疃染幋a框架中,下采樣造成的邊緣信息損失是影響合成視點(diǎn)質(zhì)量的主要原因。利用3D視頻中深度圖與對應(yīng)紋理圖的邊緣輪廓

3、相似性以及深度圖自身的空域相關(guān)性,設(shè)計(jì)基于協(xié)方差估計(jì)的自適應(yīng)上采樣插值模型,使得插值系數(shù)根據(jù)圖像局部特征調(diào)整以保留邊緣輪廓。
　　最后,我們提出了基于視覺感知的深度編碼方法。深度編碼性能主要取決于繪制視點(diǎn)的主客觀質(zhì)量,在深度圖編碼時(shí),既要考慮減小虛擬視點(diǎn)繪制失真又要保證失真測度與主觀評價(jià)一致。因此本文深入研究了由深度編碼產(chǎn)生深度值變化造成的虛擬視點(diǎn)繪制失真(用基于人類視覺系統(tǒng)模型的圖像質(zhì)量評價(jià)方法SSIM作為失真測度)的估計(jì)模型,