基于DIBR的2D轉(zhuǎn)3D關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著電影《阿凡達(dá)》的熱映,3D電視逐漸走進(jìn)人們的生活,人們希望在家就能進(jìn)行3D體驗(yàn)。豐富的3D片源是3D電視推廣成功的一個(gè)重要因素。但現(xiàn)階段,3D內(nèi)容制作成本昂貴、耗時(shí)長,使得3D內(nèi)容匱乏。而現(xiàn)有豐富的2D視頻,2D轉(zhuǎn)3D可有效緩解此狀況。深度估計(jì)是2D轉(zhuǎn)3D技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)之一,通過深度估計(jì)得到的深度圖的精確與否直接影響合成的3D影像的好壞;此外,視覺舒適度改善也是2D轉(zhuǎn)3D的關(guān)鍵技術(shù),它能使人們觀看立體影像時(shí)降低視覺疲勞。
　

2、　本論文研究的目的,就是通過對現(xiàn)有的2D轉(zhuǎn)3D關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,提出更好的深度估計(jì)和視覺舒適度改善算法,為它們在2D轉(zhuǎn)3D的應(yīng)用提供理論和技術(shù)支撐。
　　論文首先簡要介紹了2D轉(zhuǎn)3D的基本原理;然后研究了2D轉(zhuǎn)3D系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一:深度估計(jì)。在深度估計(jì)算法中,重點(diǎn)研究了基于圖像清晰度差異的深度估計(jì)算法、基于相對高度的深度估計(jì)算法以及基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割的深度估計(jì)算法;最后研究了基于深度調(diào)節(jié)的視覺舒適度改善算法。
　　論文的主要

3、研究成果包括:
　?、儆捎跀z像機(jī)通常聚焦在前景且聚焦對象比較清晰,我們可以利用此特點(diǎn)來估計(jì)深度。因此提出了基于圖像清晰度的深度估計(jì)算法。與其他深度估計(jì)算法相比,該算法復(fù)雜度低,便于硬件實(shí)現(xiàn)。
　　②提出了一種基于相對高度的深度估計(jì)改進(jìn)算法。改進(jìn)后的算法簡化了約束公式,同時(shí)新增“右近左遠(yuǎn)”及“左近右遠(yuǎn)”兩個(gè)模板,并用聯(lián)合雙邊濾波替換了原算法的濾波,使深度圖更平滑。為改善人們感興趣的物體的深度估計(jì),算法引入了視覺注意。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

4、明該算法能得到比較精確的深度圖,適用于室外場景的深度估計(jì)。
　?、厶岢隽艘环N基于對稱幀間差分法和聯(lián)合雙邊濾波相結(jié)合的視頻分割算法,并將它用于改進(jìn)的基于相對高度的深度估計(jì)算法中。視頻分割算法首先對連續(xù)三幀圖像采用對稱差分法得到運(yùn)動(dòng)區(qū)域(差分圖),然后采用30×30濾波模板以當(dāng)前幀為引導(dǎo)圖對差分圖進(jìn)行聯(lián)合雙邊濾波以填充運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的空洞。接下來分別對濾波后的差分圖和當(dāng)前幀灰度圖進(jìn)行Canny邊緣檢測,結(jié)合二者的檢測結(jié)果得到更為完整的邊緣,

5、并利用此邊緣對濾波后的差分圖進(jìn)行后處理,從而分割出較為精確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。最后將得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)應(yīng)用到改進(jìn)的基于相對高度的深度估計(jì)算法中。
　?、芴岢隽艘环N基于深度調(diào)節(jié)的視覺舒適度改善的方法。該方法首先提出適用于DIBR的三維圖像變換方程。因使用shift-sensor攝像機(jī)設(shè)置,三維圖像變換后的立體圖像對只包含水平傳感視差。其次,深入分析了3D電視顯示系統(tǒng)的幾何原理,將感知深度表示成水平屏幕視差的函數(shù)。最后,給出水平傳感視差和水平屏幕