基于立體匹配的景深提取及動態(tài)場景虛擬視角合成技術的算法研究與實現(xiàn).pdf

1、虛擬視角合成是虛擬現(xiàn)實、自由視點電視等諸多計算機視覺應用中的一項重要技術，其合成結果的質量會直接影響應用的性能。通過虛擬視角合成技術獲得的合成結果存在兩個問題:其一是靜態(tài)場景中合成圖像的精度不高;其二是動態(tài)場景中合成視頻的時間不一致問題。局部立體匹配和基于景深圖像的繪制是虛擬視角合成的兩項關鍵技術，目前局部立體匹配算法在大面積無紋理、深度不連續(xù)和傾斜平面區(qū)域中的匹配誤差大，會直接影響到虛擬視角圖像的繪制精度;基于景深圖像的繪制算法魯棒性

2、不高，不能同時解決合成結果精度不高與時間不一致的問題。本文以提升合成結果的精度與時間一致性為目的，對局部立體匹配和基于景深圖像的繪制算法進行了深入研究。
　　本文以基于最小生成樹的局部立體匹配算法為框架，對匹配代價計算和視差后期處理步驟進行了優(yōu)化，實現(xiàn)了一種高精度的局部立體匹配算法。本文使用Census變換獲得描述像素點空間結構信息的漢明編碼，并將其與像素灰度差和梯度差結合起來構成聯(lián)合匹配代價，改善了算法在無紋理區(qū)域的精度。就后期

3、處理而言，本文首先采用基于橫向掃描的視差修復策略改善深度不連續(xù)區(qū)域視差輪廓的準確度，然后對視差平面進行擬合以減少高頻噪聲。本文基于景深圖像的繪制算法以虛擬視角合成參考軟件為框架，給出一種高魯棒性的時域景深增強濾波器，該濾波器由運動檢測、景深可靠度檢測和時域景深增強處理構成。首先，通過運動檢測將場景劃分為運動區(qū)域和靜止區(qū)域，并只對靜止區(qū)域進行時域景深增強處理;然后，使用左右一致性檢測獲得景深的可靠度信息;最后，在時域景深增強濾波器中引入景

4、深的可靠度，實現(xiàn)平滑景深流的同時提升景深的精度。
　　對于立體匹配算法的評估表明，在Middlebury標準數(shù)據(jù)庫和自采集數(shù)據(jù)庫中，本文方法的匹配壞點百分比下降幅度分別達到22.1％和27.8％。對于虛擬視角合成算法的評估表明，在Bookarrival數(shù)據(jù)庫中，本文方法的時間不一致性指標下降了24.6％，合成圖像的精度提升了1.9％。實驗結果表明，本文局部立體匹配算法和基于景深圖像的繪制算法的性能得到明顯改善，能為合成高質量的虛擬