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深度图增强算法研究及其在自由视点视频中的应用

作　者: 刘金荣
导　师: 欧阳建权
学　校: 湘潭大学
专　业: 软件工程
关键词: 自由视点视频 深度图增强 联合双边插值 梯度域 前景分割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


计算机视觉技术、视频技术、网络技术的蓬勃发展为自由视点视频的发展提供了可能。自由视点视频技术关键的问题之一是真实场景的三维几何信息表示问题。目前主要存在两种三维几何信息的表示方法：a）基于多视图的三维几何表示方法；b）基于深度图的三维几何表示方法。前者采用摄像机阵列同时拍摄三维场景，其最大的优势在于能绘制出高质量的虚拟视点的图像，但这种高密度采样的方法给编解码和网络带宽带来巨大压力，即为基于多视图的三维几何表示方法的技术瓶颈。第二种方案采用基于深度图的三维几何表示方法，即“深度图+彩色纹理图”，因为深度图可以描述场景的三维信息，因此无需高密度采样，大大降低了对带宽的要求，此外采用基于深度的虚拟绘制可以生成有限范围内的任意视点的图像，且效果真实。因此，基于深度图的三维几何表示方法以其带宽要求低、虚拟视点绘制速度快且效果真实等优势而被公认为是下一代三维几何信息的表示的候选方案。然而，获取高质量的深度是十分具有挑战的。针对此问题，本文围绕深度图增强方法进行了深入的研究，并取得如下成果：（1）提出一种基于改进的双边滤波深度图增强算法。当前获取深度图像的方法主要有两类：被动光方法和主动光方法。被动光方法是通过利用计算机视觉技术计算二维图像特征与三维空间的几何对应关系来获取深度图像。被动光方法需要高昂的时间复杂度、严格的约束条件以及精确的图像校正等，因此很难在实际中得到应用。主动光方法是通过飞行时间或者光编码技术捕捉三维场景的深度，相对于被动光方法，主动光设备因其能实时获取深度图像，成为另一种越来越受关注的深度获取方法。然而低成本的深度获取设备存在分辨率低、空洞，边缘不匹配等问题，限制其在实际中的应用。为此，本文通过融合高分辨率彩色图像，采用了基于联合双边滤波插值的深度图增强方法。针对传统联合双边滤波容易导致深度图像边缘过平滑问题，本文通引入梯度域项和引导深度项，改进已有的联合双边滤波插值。实验表明，相对于已有的联合双边滤波插值，本文方法的结果与真实值的MSE提高13%，具有更好的保边效果。（2）针对kinect深度图存在低分辨率、空洞、边缘不匹配等问题，本文结合基于深度的前景分割、联合双边滤波插值，提出一种融合高分辨率彩色图像的kinect深度图像增强算法，并将增强后的深度图应用于自由视点视频中。实验表明，本文方法不但有效填充了空洞，解决了前景边缘匹配问题，而且还提高了深度图像的分辨率。此外，增强的深度图在自由视点中得到有效的应用。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 研究背景  9-14
    1.1.1 深度图及应用  9-11
    1.1.2 基于深度图的自由视点视频  11-13
    1.1.3 深度的获取方法简介  13-14
  1.2 研究目的与意义  14
  1.3 本文的主要工作和内容安排  14-15
第二章 深度图获取与增强方法概述  15-27
  2.1 引言  15
  2.2 双目立体匹配  15-21
    2.2.1 视差与深度  15-17
    2.2.2 立体匹配算法简介  17-19
    2.2.3 立体匹配的问题  19-21
  2.3 主动光  21-26
    2.3.1 几种常用的主动光摄像头  21-23
    2.3.2 主动光存在的问题  23
    2.3.3 基于经典插值法的深度图增强  23-25
    2.3.4 融合彩色图像的深度图增强  25-26
  2.4 本章小结  26-27
第三章 基于联合双边滤波的深度图像增强方法  27-39
  3.1 联合双边滤波插值  27-28
  3.2 自适应多边滤波插值  28-29
  3.3 基于改进的联合双边滤波插值方法  29-33
    3.3.1 算法思想描述  29-31
    3.3.2 引导深度图  31-32
    3.3.3 梯度约束  32-33
  3.4 实验与分析  33-38
    3.4.1 实验条件  33-34
    3.4.2 性能评价指标  34-35
    3.4.3 实验结果与分析  35-38
  3.5 本章小结  38-39
第四章 深度图在自由视点中的应用  39-51
  4.1 图像对齐  40-41
    4.1.1 摄像机标定  40-41
    4.1.2 对齐方程  41
  4.2 前景边缘预处理  41-42
    4.2.1 基于深度差异的前后景分割  41-42
    4.2.2 不匹配像素的剔除  42
  4.3 基于深度图的自由视点绘制  42-45
    4.3.1 空间坐标系  43-44
    4.3.2 虚拟绘制方程  44-45
  4.4 结果验证  45-50
  4.5 本章小结  50-51
第五章 总结与展望  51-52
  5.1 本文工作总结  51
  5.2 未来工作展望  51-52
参考文献  52-56
致谢  56-57
附录 A （攻读硕士学位期间参加项目及发表的论文）  57

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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