3D視頻中的深度圖上下采樣算法研究.pdf

1、3D視頻與傳統(tǒng)的2D視頻相比，蘊含了景物的深度信息，能夠產(chǎn)生視覺立體感受，能給觀眾帶來更好的臨場感、沉浸感與真實感，因而成為多媒體領域發(fā)展的趨勢。而深度相機由于能夠實時的獲取動態(tài)深度圖像信息而成為目前常用的技術手段，深度圖像具有邊緣尖銳、內(nèi)部平滑的特點，它比自然圖像具有更強的空域相關性，利用這一特征在視頻傳輸過程的編碼前端對深度圖進行下采樣獲得低分辨率深度圖，減小存儲和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，在解碼端通過上采樣方法重建原始分辨率的深度圖。在深度圖

2、下采樣過程中，我們希望在提高壓縮率的同時盡可能保留深度圖邊緣信息。而解碼端的深度圖上采樣過程中，如何更好的還原更加清晰的深度圖，得到更加銳利的邊緣是另一大挑戰(zhàn)。本文對深度圖上下采樣算法進行了一系列研究和改進。
　　首先，我們提出了一種結合顯著度的深度圖自適應采樣算法。在傳統(tǒng)的深度圖編碼端均勻采樣中，圖像邊緣與非邊緣區(qū)域的采樣規(guī)則一樣；由于非邊緣區(qū)域多為平滑區(qū)域，減少其采樣點數(shù)對上采樣重建的質量影響較小，相對的增加邊緣區(qū)域的采樣點數(shù)

3、則可大幅度的提升解碼端上采樣深度圖的質量；并利用人眼注意機制，結合圖像顯著度對場景中的顯著區(qū)域進行優(yōu)先處理，在平滑區(qū)域中有規(guī)則的采樣，再進一步減少數(shù)據(jù)量的同時，提升重建圖像的質量。
　　然后，我們提出了基于SSIM的改進聯(lián)合雙邊上采樣算法。聯(lián)合雙邊上采樣(JBU)算法通過以像素值和距離為特征的高斯核濾波器對深度圖進行上采樣，但在顏色相似但深度差異大的區(qū)域會帶來邊緣模糊的問題；本文結合結構相似性特征(SSIM)將其作為一個權重因子，