基于攝像機幾何關(guān)系的視間預(yù)測算法研究.pdf

1、立體視頻是未來視頻技術(shù)的重要發(fā)展方向。三維立體技術(shù)增加了人的視覺感覺的質(zhì)量和真實性，但其代價是立體視頻編碼的數(shù)量至少是普通單通道視頻的兩倍，因此高效的立體編碼技術(shù)在三維技術(shù)中起到舉足輕重的作用。視間預(yù)測是消除視點間的數(shù)據(jù)冗余最常采用的方法，也是立體視頻編碼的關(guān)鍵技術(shù)。視間預(yù)測為了得到較優(yōu)的匹配效果，成倍增加搜索量(有的時候視差向量可能多達100個像素)，這將很大程度降低編碼效率，因此如何減小匹配開銷提高效率十分重要。根據(jù)匹配基元的不同，

2、立體匹配分為區(qū)域匹配、特征匹配和相位匹配三大類，依據(jù)的相似度測量準(zhǔn)測包括相關(guān)測度、距離測度和概率測度，相繼有“變尺寸塊法”、“變搜索窗法”、“基于對象的視間預(yù)測法”等方法被提出。對極幾何約束是立體視頻最基本的自然約束條件，可以依據(jù)它進行視間預(yù)測，減少搜索的范圍和確定正確的對應(yīng)。本文從人眼視覺特性和攝像機成像原理著手，分析平行視和會聚視攝像機系統(tǒng)及其視差向量的特點。重點研究了對極幾何約束和基礎(chǔ)矩陣的求解方法，并采用八點算法、歸一化的八點算

3、法和引入加權(quán)平移歸一化算法進行實驗。引入加權(quán)平移歸一化算法相比前兩種傳統(tǒng)方法，在精度和抗噪性上都有較強的改進，是一種精度較高的估計基礎(chǔ)矩陣的實用辦法。攝像機標(biāo)定作為視覺測量的首要條件，旨在建立圖像坐標(biāo)與空間坐標(biāo)的關(guān)系，攝像機標(biāo)定實質(zhì)上是確定攝像機內(nèi)外參數(shù)的一個過程?；跇?biāo)定攝像機的視差預(yù)測是將空間坐標(biāo)投影為圖像坐標(biāo)的估計算法。在攝像機參數(shù)未知的圖像中。如果圖像點已經(jīng)匹配，那么對極線約束是能得到的唯一信息。本文提出了非標(biāo)定攝像機的幾何視間

4、估計算法，該方法利用圖像本身的信息得到其對極幾何約束關(guān)系，具體步驟包括：Harris角點提取，同名點粗匹配，同名點精匹配，基礎(chǔ)矩陣求解，宏塊初始位置預(yù)判幾個步驟，以實現(xiàn)視間預(yù)測的優(yōu)化。實驗表明該方法可達到較高的匹配精度，降低視間的預(yù)測殘差值。基于MPEG2標(biāo)準(zhǔn)框架，擴展傳統(tǒng)IBP三種模式，常用的立體視頻編碼參考方式包括：獨立運動補償編碼(MCP)，層間視差預(yù)測補償編碼(DCP)和獨立運動補償編碼和層間視差編碼結(jié)合法(MDCP)。本文采用