3DTV的系统组成及其关键技术和新发展

综述3DTV系统的3种类型,包括基于双目的3DTV、基于多视的3DTV和由2D视频转换为3D视频的3DTV系统,并在概述各自实现方法的基础上,指出相应的优缺点.对作为今后发展主流的多视3DTV系统,分析其尚需突破的三方面关键技术,并进一步介绍有利于解决这些关键技术的以多视+深度表示的3DTV新模式,以及课题组对此新模式所取得的研究进展.最后,对3DTV系统的发展和应用前景进行展望.     

基于随机森林和多特征融合的青苹果图像分割

针对自然环境下青苹果图像中目标与背景颜色差异小和分割难度大的问题,提出一种基于多特征融合的随机森林(Random Forest,RF)分割方法.首先,基于灰度共生矩阵提取青苹果图像的能量、熵、对比度、相关性、熵标准差和对比度标准差6个纹理特征;然后,针对同幅青苹果图像提取RGB空间中的G+0.5R-B分量和HSI空间中的S+I分量作为组合颜色特征,以规避天空和高光区域对分割结果的影响;接着,以像素为单位对提取的纹理特征和颜色特征进行融合;最后,在融合特征的基础上采用随机森林对青苹果图像进行分割,并与传统仅利用单一特征的分割算法进行对比.实验结果表明,基于多特征融合的随机森林算法比传统仅利用纹理特征的算法正确分割率要高22.18%.     

FTV系统中面向虚拟视点合成的深度编码

为了降低自由视点电视系统中由于深度估计不准确和深度数据压缩带来的量化失真对重建虚拟视点图像质量产生的影响,提出了一种面向虚拟视点绘制的深度压缩算法. 根据深度数据的统计特性,设计了一种基于三次B样条函数的上下采样方法对深度图进行下采样. 采用多视点视频编码对下采样深度图进行编码,在解码端则对深度图进行上采样,并针对解码深度图边缘处的模糊现象,用双边滤波器优化深度图边界. 实验结果表明,与传统的MVC编码方案相比,该方案在保持虚拟绘制图像质量不变（甚至略有提升）的情况下,显著降低了传输码率,有助于在自由视点系统的接收端获得高精度的重建图像.