深度视频预处理方法的设计和实现【毕业论文】

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1、本科毕业设计（20届）深度视频预处理方法的设计和实现29摘要【摘要】自由视点视频系统是当前先进视觉媒体模式。深度视频是多视点视频系统中一个非常重要的辅助信息。获取深度视频的主要目的是为了绘制产生虚拟视点。通过深度估计或者通过深度相机得到的深度视频在时间相关性比对应的彩色视频差，因而不能获得良好的压缩性能。为了提高深度视频的编码效率，本文主要提出了一种深度视频的预处理方法。该方法在维持虚拟视点绘制性能的基础上，能提高深度视频序列在时间上的相关性，可以大大地提高编码压缩效率。【关键词】自由视点视频；深度视频；深度估计；预处理；虚拟视点绘制。29Abstract【ABSTRACT】

2、Freeviewpointvideosystemistheadvancedmodeofvisualmedia.Depthvideoisaveryimportantsupplementaryinformationinthemulti-viewvideosystem.Themainpurposeofcapturingthedepthvideoistorenderthevirtualview.Depthvideowhichisestimatedbydepthestimationorcapturedbythedepthcameraisworsethanthecolorvideoint

3、emporalcorrelation.Therefore,itcannotachievegoodcompressionperformance.Inordertoimprovethecodingefficiencyofthedepthvideo,thispaperpresentsadepthvideopre-processingmethod.Themethodcangreatlyimprovethecodingefficiencyandthetemoralcoreelationwhilemaintainsbettervirtualviewrenderingperformance

4、.【KEYWORDS】freeviewpointvideo;depthvideo;depthestimation;preprocessingalgorithm;virtualviewpointrendering.29目录1引言11.1论文的研究背景11.2论文研究的意义11.3深度视频的研究现状21.4论文的主要研究内容21.5各章节安排32深度视频介绍42.1YUV格式简介42.2深度图的获取42.3虚拟视点绘制研究52.3.1MVD结构介绍52.3.2虚拟视点绘制基础原理以及基本流程62.3.3基于深度图像的虚拟视点绘制62.4深度图的特性分析82.4.1理论上深度图特性

5、82.4.2现有深度图特性82.4.3帧差图分析82.4.4最优宏块模式选择分析102.4.5相关系数分析113深度视频平滑处理的方法研究123.1空间域平滑处理123.1.1邻域平均法123.1.2低通滤波法123.1.3多图像平均法133.2时间域平滑处理133.3深度图序列时间—空间转换144深度视频预处理154.1深度视频预处理算法总体流程154.2深度视频预处理具体步骤16294.2.1深度视频的变换算法164.2.2时间平滑算法174.2.3深度视频的逆变换算法195实验结果及结论215.1实验结果215.2实验总结24参考文献25致谢27附录28291引言1.1

6、论文的研究背景随着多媒体技术的不断进步和宽带网络技术的不断发展，人们对多媒体应用的期盼也就越来越高了，传统的二维视频已经无法满足人们日益增长的观看需求。自由视点视频[1](FVV,FreeViewpointVideo)系统是当前先进视觉的媒体模式。FVV系统[2]能够让人们通过自由选择视点欣赏场景体验到一种身临其境的感觉。所以，这种媒体模式在很多娱乐、交通、教育培训、银行、医疗和文化遗产保护等领域有着非常广阔的应用前景和巨大的市场价值。一般情况下，自由视点视频系统从逻辑结构上可以分为服务器端和用户端。在服务器端，利用多个相机对同一个场景进行采集得到多路的视频信号，完成多视点视

7、频的压缩编码。多视点视频编码[3-5]（MultiviewVideocodingMVC）是新一代多媒体的技术核心之一，也是现阶段多媒体领域的研究热点之一。压缩后的多视点视频码流通过网络传送到用户端用于自由视频的显示。多视点视频处理和通信系统主要包括多视点视频的采集以及其对应深度信息的获取、编码、网络传输、解码、绘制和显示等部分。由于多视点视频增加了图像中景物的深度信息，在自然场景的表征上就更加具真实感，且可以自由切换其任意视点，具有广泛的应用前景，如应用于任意视点电视,沉浸式电视会议以及视频监视系统等多