基于圖像稀疏性與多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像修復(fù)算法研究.pdf

1、DIBR(Depth Image Based Rendering)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于自由視點(diǎn)3DTV和面向移動(dòng)設(shè)備的3D游戲和漫游等應(yīng)用中。其基本方法是用一張紋理圖和對(duì)應(yīng)的深度圖合成自由視點(diǎn)3D場(chǎng)景。然而在合成過(guò)程中，由于被前景遮擋的背景區(qū)域暴露在新視點(diǎn)，導(dǎo)致了新視點(diǎn)的影像中產(chǎn)生許多不可見(jiàn)區(qū)域的空洞。
　　圖像修復(fù)是針對(duì)局部信息丟失的圖像進(jìn)行復(fù)原。目前，圖像修復(fù)技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于照片還原、自由視點(diǎn)視頻空洞修復(fù)和3D場(chǎng)景修復(fù)中，此項(xiàng)技

2、術(shù)具有較大的研究意義和實(shí)用價(jià)值。
　　現(xiàn)在許多研究工作針對(duì)于DIBR后產(chǎn)生空洞的修復(fù)方式一般針對(duì)于簡(jiǎn)單場(chǎng)景，即通過(guò)GMM，F(xiàn)DC等方法將場(chǎng)景劃分為前景和背景部分，利用背景部分的信息對(duì)圖像的空洞進(jìn)行修復(fù)。然而，這些方法由于只產(chǎn)生一張背景參考圖，對(duì)場(chǎng)景中的多個(gè)物體不能很好的區(qū)分，因此在面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的多空洞問(wèn)題，已有的方法并不能很好的修復(fù)。
　　針對(duì)此問(wèn)題，本文提出了基于結(jié)構(gòu)塊稀疏的自適應(yīng)分層圖像修復(fù)算法和基于多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像

3、修復(fù)算法。主要工作如下:
　　1)提出一種基于結(jié)構(gòu)塊稀疏的圖像修復(fù)算法。首先，將復(fù)雜場(chǎng)景通過(guò)基于場(chǎng)景深度自適應(yīng)的分層方式得到多個(gè)簡(jiǎn)單場(chǎng)景圖像區(qū)域，使得每個(gè)區(qū)域可以通過(guò)得到的深度閥值來(lái)獲得該區(qū)域的前景部分和背景部分。然后，通過(guò)基于稀疏性的圖像修復(fù)方式將深度圖進(jìn)行修復(fù)，結(jié)合修復(fù)好的深度信息和未修復(fù)的彩色信息，采用改進(jìn)的基于塊稀疏性的圖像修復(fù)算法，修復(fù)得到最終的彩色圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了本文方法較其他已有算法具有明顯改進(jìn)效果。