2D到3D視頻轉(zhuǎn)換中的深度圖像傳播和上采樣的研究.pdf

1、隨著3D顯示技術(shù)的迅速發(fā)展，立體3D功能能夠提供更加栩栩如生的視覺感受和視覺沖擊已經(jīng)成為高端電視的一個(gè)賣點(diǎn)。然而，根據(jù)最近的一項(xiàng)調(diào)查表明，由于缺乏立體3D內(nèi)容，消費(fèi)者在觀看3D電視過程中其中使用立體3D功能的時(shí)間不到整個(gè)觀看時(shí)間的1％。為了解決這個(gè)問題，2D轉(zhuǎn)3D是一個(gè)非常有前景的方法。其中，深度圖的估計(jì)是2D轉(zhuǎn)3D的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，我們所需要做的是從已存的2D視頻中估計(jì)出準(zhǔn)確的深度圖并利用深度圖像渲染技術(shù)來合成高質(zhì)量的立體3D視頻。在本

2、文中，我們通過對(duì)現(xiàn)有深度圖像估計(jì)方法的深入研究。討論了基于純手工、半自動(dòng)和全自動(dòng)的深度圖像估計(jì)方法，并分析了各自方法的優(yōu)缺點(diǎn)。通過對(duì)半自動(dòng)深度圖像估計(jì)技術(shù)中的傳統(tǒng)深度圖像估計(jì)框架的深入研究，提出了四種改進(jìn)的深度圖像估計(jì)算法。另外，考慮到現(xiàn)今深度圖像采集系統(tǒng)在預(yù)處理深度上采樣過程中存在不可避免的出現(xiàn)文本復(fù)制、孔洞等降低深度圖像質(zhì)量的問題，我們提出了一種改進(jìn)的方法。本文深入討論了3D立體視頻生成過程中的深度圖像估計(jì)算法以及深度圖像采集系統(tǒng)中

3、深度圖像上采樣方法，主要從以下幾個(gè)方面開展了工作：
　　1、分析了2D視頻立體化的原理，重點(diǎn)討論了基于純手工、半自動(dòng)和全自動(dòng)的深度圖像估計(jì)方法。
　　2、提出了一種基于聯(lián)合測(cè)地距離的2D視頻立體化方法，為了產(chǎn)生高質(zhì)量的深度圖，我們利用了一種從關(guān)鍵幀深度圖像到非關(guān)鍵幀深度圖像估計(jì)的半自動(dòng)方法。基于塊匹配來估計(jì)當(dāng)前幀和參考幀之間的運(yùn)動(dòng)向量，并結(jié)合參考幀深度圖和運(yùn)動(dòng)估計(jì)向量來深度補(bǔ)償當(dāng)前幀深度圖，最后利用聯(lián)合測(cè)地距離濾波進(jìn)行深度圖

4、的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，改進(jìn)的方法可以提高深度圖像的估計(jì)質(zhì)量。
　　3、提出了一種基于超像素匹配并聯(lián)合雙邊濾波的2D轉(zhuǎn)3D視頻方法?；诔袼仄ヅ鋪砉烙?jì)當(dāng)前幀和參考幀之間的運(yùn)動(dòng)向量，并結(jié)合參考幀深度圖和運(yùn)動(dòng)估計(jì)向量來深度補(bǔ)償當(dāng)前幀深度圖，最后利用聯(lián)合雙邊濾波進(jìn)行深度圖的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，改進(jìn)的方法可以提高深度圖像的估計(jì)質(zhì)量。
　　4、提出了一種基于自適應(yīng)圖像引導(dǎo)的自回歸模型并聯(lián)合超像素匹配的半自動(dòng)2D轉(zhuǎn)3D視頻深度傳播方法。

5、基于超像素匹配來估計(jì)當(dāng)前幀和參考幀之間的運(yùn)動(dòng)向量，并結(jié)合參考幀深度圖和運(yùn)動(dòng)估計(jì)向量來深度補(bǔ)償當(dāng)前幀深度圖，最后利用自回歸模型來最小化深度誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，改進(jìn)的方法可以得到高質(zhì)量深度圖。
　　5、提出了一種基于超像素匹配并利用快速加權(quán)中值濾波的深度傳播方法?；诔袼仄ヅ鋪砉烙?jì)當(dāng)前幀和參考幀之間的運(yùn)動(dòng)向量，并結(jié)合參考幀深度圖和運(yùn)動(dòng)估計(jì)向量來深度補(bǔ)償當(dāng)前幀深度圖，最后利用快速加權(quán)中值濾波進(jìn)行深度圖的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，改進(jìn)的方法可