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时间:2019-01-31
《多视点视频中基于图像的绘制技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、上海大学硕士学位论文摘要基于图像的绘制(Image.BasedRendering,IBR)技术从一系列已知的参考图像出发来生成新视点的图像。与传统的绘制技术相比,IBR技术具有不需要复杂的场景建模、绘制速度快、真实感强以及对计算机资源要求不高等优点。因此,自从九十年代被提出以来,IBR技术引起了计算机图形学、计算机视觉和图像处理等领域研究者的密切关注。本文对IBR中的一些关键技术进行了深入研究,主要研究工作以及创新成果如下:基于深度图像的绘制(DepthImageBasedRendering,DIBR)技术将
2、场景的深度信息引入到IBR中,能大大减少参考图像的数目。本文提出了一种基于DIBR和图像融合的新视点生成算法,该方法首先对参考图像进行预处理,然后利用3D图像变换(3DImageWarping)方程生成新视点图像,并用遮挡兼容算法处理遮挡问题;最后对两幅目标图像进行融合来填充空洞。与传统的3D图像变换方法相比,该算法实现简单,适用于真实场景的任意视点绘制。视差估计是许多虚拟视点合成方法的关键步骤,本文实现了一种基于最大似然代价函数的多视点视差估计方法,该方法增加了中间视点图像上对应点的匹配或者遮挡的代价,在唯
3、一性和有序性约束条件下使用动态规划求解。为了减少计算量,只对最左端和最右端的视点图像利用唯一性约束。实验结果表明,该方法能获得良好的视差图。光线空间方法是实现复杂场景自由视点电视系统的关键技术,本文提出了一种基于视差估计的光线空间插值算法,包括视差估计与视点合成两部分;为了提高生成图像的质量,在视点合成过程中考虑了遮挡的影响并给出了处理办法。与EPI双线性插值和自适应插值方法相比,该算法生成的图像信噪比更高。光场方法是另一类重要的IBR技术,它不需要任何几何信息即可实现大规模场景的实时漫游。本文实现了一种新的
4、光场参数化方法,该方法能在较低光场采样的条件下利用一个可变焦平面重构深度值未知且有较大变化的场景,同时还能交互地实现改变焦距和改变景深的功能。关键词:基于深度图像的绘制技术,视差估计,光线空间,光场绘制VI上海大学硕士学位论文ABSTRACTImageBasedRendering(IBR)providesanefficientwayofgeneratingnovelviewsfromasequenceofreferenceviews.Comparedwithtraditionalrenderingtechni
5、ques,ithasmanyoutstandingadvantages,suchashavingafastrenderingspeed,generatingphotorealisticnovelimagesandrequiringmoderatecomputationalresource.Therefore,afterwasproposedin1990s,IBRhasreceivedmuchattentionbytheresearchersincomputergraphics,computervision,i
6、mageprocessingandSOon.Themainworkandnewproductionshavebeendiscussedasfollows:Depthimagebasedrendering(DIBR)callgreatlydecreasethenumberofreferenceimagesasthedepthinformationisalsoused.Inthispaper,anewalgorithmbasedonDIBRandimagemergenceisproposed,whichfirst
7、lypreprocessthereferenceimages,thenavirtualviewisgeneratedbymakinguseof3DImageWarping.Thepixelsinreferenceimageareprocessedinanocclusion—compatibleSOastosolvethevisibilityproblemquickly.Finallytwogeneratedimagesaremergedto61lholesindesiredview.Comparedwitht
8、hetraditional3DImageWarping,thenewmethodissimpleandcallgeneratearbitraryviewpointforrealscene.Disparityestimationisthekeystepingeneratingvirtualviews.Wecompleteamutiviewdisparityestimationalgorithmbase
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