基于JMVC的立体视频场景突变检测算法

采用单视图运动矢量与立体视频中视差矢量联合判断的方法,提出一种立体视频场景突变检测算法.该算法首先直接从多视点编码码流中提取视差矢量与运动矢量,然后分别统计每帧的视差矢量与运动矢量的幅度平均值,最后将每帧的视差矢量与运动矢量的幅度平均值与对应阈值相比较,检测立体视频场景突变的情况.用该算法在压缩域直接对立体视频场景突变进行判断,不仅可以保证检测精度,还降低了计算复杂度.仿真结果证明了算法的有效性.     

3-D视频的视差优化调整方法

随着立体显示技术的发展,3-D视频越来越受到关注。3-D视频的内容通常是为特定的观看条件制作的,当实际观看条件改变时,不合理的视差范围不但会影响立体效果,还会使人产生头晕、不适感。为了保证3-D视频的最佳观看效果,该文提出了一种3-D视频的视差优化调整方法。该方法首先提出视觉舒适区准则,根据给定的显示屏和观看距离计算视差舒适范围,采用匹配代价搜索和图像细分快速估计3-D视频图像对的视差范围,将原视差范围通过分段线性变换方法映射到视差舒适范围,并利用新的视差范围绘制出虚拟视图。该方法使给定的3-D视频能够适用于各种观看条件,在增强其立体效果的同时,不引起眼睛疲劳、头晕现象,并且用户可以根据个人偏好自主调节立体效果,以达到最佳观看效果。实验结果表明该方法实用有效。     

基于对比度补偿的立体视频舒适度评价

为给评价立体视频的舒适程度提供一种可参考的标准, 在确定人眼观看立体视频时水平视差为主要影响因素基础上, 以对比度作为其补偿因素对立体视频舒适度的影响。利用图形分割方法将前景与背景分离, 利用场景相关的显著区域提取方法得到显著区域, 提取显著区域的视差并分别提取前景和背景对比度, 结合深度感知理论和最小二乘拟合方法建立评价模型, 利用主观评价方法对模型进行评定, 由此得到对立体视频舒适度评价的一种方法。由主观评价验证可知, 该评价方法与人眼的立体视觉基本一致, 为进一步研究人眼立体舒适度提供参考。     

基于视差和变化检测的立体视频对象分割

立体视频对象分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术.该文提出了一种融合多种信息的立体视频对象分割算法,首先采用基于边缘特征约束的视差估计方法,获得了可靠的视差场,再利用视差信息对视频对象进行了初始分割,在此基础上结合帧间变化检测的信息对视差分割结果进行修正.实验结果表明,本算法对有重叠的多对象具有良好的分割效果,得到了较精确的视频对象.     

基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法

基于置信度传播(BP:Belief Propagation)的立体匹配算法与局部算法相比,视差准确度高,但需要耗费大量的计算时间。为此,提出一个基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法。该算法首先通过传统的BP算法获得I帧的匹配视差图,并保存每个像素获得最佳视差值的传递信息;然后,通过参考I帧的运动估计信息,得到重新排列的I帧视差值的传递信息,将其作为P帧置信度传播算法的初值进行迭代运算,从而大大减少了P帧置信度传播算法的迭代次数。实验结果表明,该算法能大大提高置信度传播立体视频的匹配效率。     

基于立体图像显著区域的舒适亮度定量研究

研究立体图像观看舒适度的影响因素已成为立体显示领域的关键技术之一.本文首次结合视觉注意机制定量研究了亮度因素对立体图像观看舒适度的影响.首先,采用视差图和平面图像显著图相结合的方法获得显著立体图像;然后采用改进的逐级逼近法进行主观实验,得到显著立体图像的舒适亮度匹配图和差异图.本文所得亮度范围能够更好地反映立体图像的舒适度,为立体图像舒适度评价及立体显示技术的改进提供了新的依据.此外,论文采用眼动仪验证了所得立体图像显著区域的正确性.     

一种由单视频图像序列获取多视差图的方法研究

通过对二维视频中帧间物体与摄像机位置关系和现有的二维视频转三维的方法分析,提出了一种由单视频图像获取多视差图的方法.通过利用单视频连续帧与多相机系统拍摄同一场景获得的多视差图之间的相似性,提出的方法可实现从单视频连续帧中获取所需要的视差图,并对其可行性作了理论和实验上的比较分析,实验证明了作者提出的方法在某些特定环境中的可操作性.     

基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计

为提高立体图像视差估计的准确度及效率,从图像特征点入手,结合DT（delaunay triangle）网格技术,提出基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计法．对参考图像进行冗余离散小波变换后,根据其平移不变性和各级子带大小相同的特点,通过各级高频子带相乘、叠加,再取相应闽值,得到参考图像特征点,并形成DT网格;以特征点为中心在目标图像中进行视差估计,得到各特征点的视差矢量,再结合仿射变换得到三角形内部各点的视差矢量,从而形成浓密的视差图．实验结果表明,根据视差图重建的目标图像PSNR值要高于传统的SAD块匹配法和Canny特征点法5～10db;对于CIF格式的立体图像,算法在Matlab7．0下时间消耗为15s．该算法在视差估计准确度和运算速度上具有较好性能,可应用于立体图像处理领域     

基于Motion Skip模式的低时延随机访问多视点视频编码方法

为了实现多视点视频编码的低时延随机访问,优化多视点视频随机访问性能,提出一种改进的多视点视频编码方法.该方法首先修改anchor帧图像视点问的预测关系,将视差补偿预测应用于anchor帧图像,而对non-an-chor帧图像仅采用运动补偿预测;其次,根据视点间图像的运动信息具有高度相关性原理,对non-anchor帧图像应用基于自适应运动矢量精细化的Motion skip模式来优化其运动补偿预测性能.实验结果表明,文中所提的多视点视频编码方法在保证高压缩效率的前提下,具有较低的计算复杂度,并提高了视点的随机访问性能.     

基于摄像机几何模型的视间预测方法

多视视频编码是实现自由视角电视和三维立体电视等应用的关键技术。为了有效地提高视间预测的效率,该文基于摄像机几何模型,提出了一种新的视间预测算法,其特点是利用摄像机参数和深度信息对视差矢量进行预测,并运用亮度补偿工具和亚像素插值技术减少视差补偿误差。将新的算法集成到目前最新的多视视频编码框架H.264/AVCM VC中后,实验结果表明,新的算法最高能节省32.82%的码率,编码增益最高可达2.067 dB。     

基于汇聚面对3D影像观影舒适性影响的研究

分析汇聚面与舒适性的关联性是研究汇聚面对3D影像观影舒适性影响的基础,通过从摄像机汇聚面参数、影像创作中的视觉语言的表现方式、3D影像的观看条件这3方面发现汇聚面对观影舒适性所产生的影响,整理汇聚面与感知深度、视差距离值、物镜间距等之间的关联依据,总结出在拍摄、非线性编辑、放映这3个环节中,汇聚面参数调整的规律和方法.通过实验获取汇聚面参数调整的有效数据范围,为制作出具有观看舒适性的3D影像作品提供了必要的依据.     

基于视差分析的3D电视质量评价系统的设计与实现

在众多影响3D舒适度的因素中,制作人员更多的会选择视差信息来检测、调整、优化3D节目的质量,因此3D电视素材的左右图像的视差分析成了关键问题。本文设计了一种基于双目立体视觉的3D电视视差检测系统,该系统应用了双边滤波及SGBM立体匹配算法,计算左右图像的视差,并根据视差与立体视觉舒适度的关系,将可能会引起观众不适的图像部分进行分级标注,便于后续的3D调整工作。     

柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术研究

当前图像平滑方法对尺度、视差和光照变化较大的柱面全景图图像拼接部分的处理效果不佳。为此,提出一种新的柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术,依次对待拼接源图像进行柱面投影,获取不同柱面图像序列,求出柱面平移量,通过融合获取柱面全景图像。将最小灰度差异点看作拼接点,通过调整灰度差,经拼接缝定位与拼接缝消除两个阶段实现图像平滑处理。将完成平滑处理后的柱面全景图像生成虚拟现实场景,应用于不同领域。实验结果表明,采用所提方法进行柱面全景图像拼接中图像的平滑处理,在尺度、视差和光照变化较大情况下仍可达到无缝拼接,且拼接部分图像质量和完整性较高。     

一种基于双流卷积神经网络跌倒识别方法

针对跌倒行为的视觉特征难以提取的问题,提出一种由两路卷积神经网络和模型融合部分组成的双流卷积神经网络(Two-Stream CNN)的跌倒识别方法.该方法的一路对视频帧的运动人加框标记后,送三维卷积神经网络(3D-CNN)处理来消除视频背景的干扰;另一路从相邻视频帧获取光流图后,送VGGNet-16卷积神经网络处理;最后将3D-CNN和VGGNet-16的Softmax输出识别概率加权融合作为Two-Stream CNN输出结果.实验结果表明:标记运动人并经3D-CNN处理有效地消除了视频背景的干扰;Two-Stream CNN跌倒识别率为96%,比3D-CNN提高了4%,比VGGNet-16网络提高了3%.     

面向裸眼3D的半全局立体匹配视差优化方法

针对基于双目相机的裸眼3D显示的实时性和真实性问题,研究高精度、高效的双目立体匹配算法来获取高质量的深度信息。采用半全局立体匹配算法获取初步的视差估计量,在此基础上,建立基于一致性检验、中值滤波、多层次均值滤波和视差绘制方法的组合优化方法。实验结果表明,视差优化方法能够使视差的均方根误差下降40%左右、像素错误匹配比率下降20%以上,从而获取高精度的深度信息,为裸眼3D的虚拟视点实时精确绘制奠定技术基础。     

连续性健美操动作图像视觉误差校正方法分析

为了解决传统方法校正后图像容易出现模糊或锯齿效应,视觉误差校正效果不好的问题,研究了一种新的连续性健美操动作图像视觉误差校正方法。通过JAI相机(丹麦)逐行扫描电荷耦合器件(CCD)相机转换成视频信号,得到的信号通过图像采集卡采集,转化成PC机可处理的数字信号,通过全息投影获取连续性健美操动作图像。按照视觉误差完成对图像像素集视差函数的配准,通过向量量化技术实现对图像的亚像素级模板匹配,对经处理的连续性健美操动作图像进行分形编码处理,为视觉误差校正提供依据。对连续性健美操动作图像进行编码和解码处理,求出和原始图像间的误差,获取误差图像,对其进行插值处理,获取误差补偿结果,实现连续性健美操动作图像视觉误差校正。结果表明:经所提方法处理后的图像无显著的视觉误差,峰值信噪比和结构相似性很高。可见所提方法主观和客观评价结果好。     

减小倾斜光栅式自由立体显示串扰的方法

光栅式自由立体显示中将光栅倾斜放置来平衡立体图像分辨率在水平和竖直方向的损失,并同时减小莫尔条纹的影响.但是,却因此造成了相邻视点图像间的串扰.串扰的存在降低了立体图像质量,且易引起观看者的视觉疲劳.本文在分析串扰产生原因的基础上,进行逆向推导,提出了一种减小串扰的方法.该方法通过调整合成图像中各子像素的灰度值来使串扰后的图像为原本应该显示的图像以达到减小串扰的目的.实验验证了该方法的有效性.