2D到3D視頻轉換中的深度圖像傳播和上采樣的研究.pdf

1、隨著3D顯示技術的迅速發(fā)展，立體3D功能能夠提供更加栩栩如生的視覺感受和視覺沖擊已經成為高端電視的一個賣點。然而，根據(jù)最近的一項調查表明，由于缺乏立體3D內容，消費者在觀看3D電視過程中其中使用立體3D功能的時間不到整個觀看時間的1％。為了解決這個問題，2D轉3D是一個非常有前景的方法。其中，深度圖的估計是2D轉3D的一個關鍵技術，我們所需要做的是從已存的2D視頻中估計出準確的深度圖并利用深度圖像渲染技術來合成高質量的立體3D視頻。在本

2、文中，我們通過對現(xiàn)有深度圖像估計方法的深入研究。討論了基于純手工、半自動和全自動的深度圖像估計方法，并分析了各自方法的優(yōu)缺點。通過對半自動深度圖像估計技術中的傳統(tǒng)深度圖像估計框架的深入研究，提出了四種改進的深度圖像估計算法。另外，考慮到現(xiàn)今深度圖像采集系統(tǒng)在預處理深度上采樣過程中存在不可避免的出現(xiàn)文本復制、孔洞等降低深度圖像質量的問題，我們提出了一種改進的方法。本文深入討論了3D立體視頻生成過程中的深度圖像估計算法以及深度圖像采集系統(tǒng)中

3、深度圖像上采樣方法，主要從以下幾個方面開展了工作：
　　1、分析了2D視頻立體化的原理，重點討論了基于純手工、半自動和全自動的深度圖像估計方法。
　　2、提出了一種基于聯(lián)合測地距離的2D視頻立體化方法，為了產生高質量的深度圖，我們利用了一種從關鍵幀深度圖像到非關鍵幀深度圖像估計的半自動方法。基于塊匹配來估計當前幀和參考幀之間的運動向量，并結合參考幀深度圖和運動估計向量來深度補償當前幀深度圖，最后利用聯(lián)合測地距離濾波進行深度圖

4、的優(yōu)化。實驗結果證明，改進的方法可以提高深度圖像的估計質量。
　　3、提出了一種基于超像素匹配并聯(lián)合雙邊濾波的2D轉3D視頻方法?；诔袼仄ヅ鋪砉烙嫯斍皫蛥⒖紟g的運動向量，并結合參考幀深度圖和運動估計向量來深度補償當前幀深度圖，最后利用聯(lián)合雙邊濾波進行深度圖的優(yōu)化。實驗結果證明，改進的方法可以提高深度圖像的估計質量。
　　4、提出了一種基于自適應圖像引導的自回歸模型并聯(lián)合超像素匹配的半自動2D轉3D視頻深度傳播方法。

5、基于超像素匹配來估計當前幀和參考幀之間的運動向量，并結合參考幀深度圖和運動估計向量來深度補償當前幀深度圖，最后利用自回歸模型來最小化深度誤差。實驗結果證明，改進的方法可以得到高質量深度圖。
　　5、提出了一種基于超像素匹配并利用快速加權中值濾波的深度傳播方法?；诔袼仄ヅ鋪砉烙嫯斍皫蛥⒖紟g的運動向量，并結合參考幀深度圖和運動估計向量來深度補償當前幀深度圖，最后利用快速加權中值濾波進行深度圖的優(yōu)化。實驗結果證明，改進的方法可