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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著3D電影放映銀幕的增多和3D硬件產(chǎn)品的進(jìn)一步普及,現(xiàn)有的3D媒體資源已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足日益增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求。為了解決這一問(wèn)題促進(jìn)3D產(chǎn)業(yè)發(fā)展,人們開(kāi)始嘗試將已有的2D媒體資源加工處理,比如說(shuō)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(jìn)行觀看
本文研究的是一種自動(dòng)的2D轉(zhuǎn)3D方法,通過(guò)對(duì)圖像場(chǎng)景的相似性的分析,在現(xiàn)有的R GB D數(shù)據(jù)庫(kù)
2、中找出與輸入圖像場(chǎng)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(duì)預(yù)期輸出深度信息進(jìn)行估計(jì),也就是實(shí)現(xiàn)深度圖的優(yōu)化過(guò)程,從而得到一幅精確深度圖。最后,通過(guò)某種相應(yīng)的專業(yè)手段來(lái)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(kù)中尋找與輸入圖像在場(chǎng)景上相似的匹配圖像。為實(shí)現(xiàn)對(duì)已有信息的更全面的利用
3、,將圖像場(chǎng)景分類方法引入深度圖獲取過(guò)程中,通過(guò)計(jì)算不同圖像的GIS T特征所獲取的GIST向量,來(lái)衡量圖像在場(chǎng)景上的相似情況,進(jìn)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(duì)應(yīng),以便完成深度圖的賦值與優(yōu)化。先分別計(jì)算輸入測(cè)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(guò)能量函數(shù)尋優(yōu)的方法,可以得到像素匹配所需要的SIFT
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