自由立体显示的自适应图像合成算法

现有的自由立体显示图像合成算法存在合成倾斜角度调整不灵活、合成速度慢、效果差等问题.为此,文中在自由立体显示的双目视差原理基础上,提出了在图像合成过程中对图像排布的倾斜角度进行调整的自适应立体图像合成算法.为减少子像素的判决次数,加快立体图像的合成速度,文中首先提出了一种新的判决准则——首列子像素视点判决准则,然后在图像合成过程中根据已经完成排布的部分图像的倾斜角度对将要排布图像的倾斜角度进行自动调整.仿真结果表明:文中算法能够适用于光栅倾斜角度为任意值的自由立体显示设备,并且能够得到排布更为合理的合成图像.     

视频会议系统中基于图像拼合的中间视合成

中间视合成是实现立体交互式显示的关键技术,即在观察者改变观看位置时,可以通过系统合成的虚拟视点获得环视的效果.该文提出一种基于图像拼合的中间视合成算法,利用图像插值和变形技术,生成虚拟视点图像.首先对立体图像对进行亮度均匀化处理,以消除左右图像间的平均亮度差异;然后根据左右视所含信息的不对称性,利用视差信息判断可靠区域,生成过渡中间视;最后采用图像拼合变形的方法进行中间视插值合成.实验表明,生成的虚拟中间视图像效果良好,基于对象的处理方式使得本算法具有速度上的优势,可用于头肩型视频会议场景的立体交互显示.     

直线约束和不同相机间距的立体图像克隆算法

为了满足用户处理3D图像的需求,本文提出一种基于直线约束和不同相机间距的立体图像克隆算法,将源立体图像的指定区域通过迭代调整的方式精确克隆到目标立体图像中.首先采用一种轮廓线确定的方法来调整用户绘制的轮廓,然后提出一种基于相机间距和视差的缩放因子,并利用透视缩放函数、直线约束函数、视差约束函数和位置固定函数来调整源立体图像指定区域的大小,以保证精确克隆后立体图像视差的一致,且不发生结构失真.实验结果表明,所提算法能够对不同相机拍摄的立体图像进行精确克隆,显示效果更佳.     

多视成像实时校正与立体显示

手工摆放的平行摄像机阵列所拍摄的多视点立体图像往往会产生垂直视差. 为了消除多视点图像的垂直视差, 必须进行多视点图像的校正. 提出一种简单有效的多视图校正算法, 并基于该算法构建了自由立体显示系统. 应用多线程进行摄像机软同步以及后续的实时优化. 当摄像机图像的上传分辨率为1 280×960、上传速率为25 帧/s、目标3D 显示器的分辨率为1 920×1 080 时, 采用双线性插值, 可达到20 帧/s 左右的显示速率; 若采用复杂度更低的插值方法, 则可达到20 帧/s以上的显示速率. 该算法实现了8路摄像机实时校正和立体显示的3D电视系统.     

一种基于三阶亮度校正的平面视频转立体视频快速算法

本文提出了一种新的平面视频转立体视频的快速算法.这种算法能够实时的将平面视频转换成立体视频,并能在三维显示设备上呈现出逼真的立体效果.首先将原始平面视频中的图像按照高斯分布进行立体变换,然后将视频中的图像序列生成加权平均亮度图,并将亮度分为3个等级,分别对这3个等级区域中的图像进行立体校正,最终得到完整的立体视频.我们的方法替代了传统方法中,生成深度图像的步骤,从而大大的提升了运算的速度,能够在原始平面视频的实时播放过程中,直接输出带有立体效果的画面.     

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.     

用于CMOS图像器件的超分辨率算法研究

提出一种基于CMOS图像器件的超分辨率图像合成算法,该方法将4幅沿水平、垂直及对角线方向错位获取的CMOS图像重新组合,得到一幅重建的新图像.对重建图像的像素灰度进行了理论分析和计算,求出了重建超分辨率图像的算法.结果表明,在不提高CMOS工艺水平的条件下,该算法能将重建的CMOS图像的分辨率提高到原图像的2×2倍.实现了CMOS图像器件的超分辨率图像合成算法.对该算法进行了计算机仿真,结果同理论分析计算的结果完全一致,证明了所提出的CMOS图像器件超分辨率算法是正确的.     

一种新的基于FPGA的立体图像差异性算法

提出了一种新的基于FPGA的立体图像差异性算法,它以块匹配算法为基础,根据FPGA的特点,对图像相关性的公式进行设计优化,并结合穷尽方式搜索和预测方式搜索,提高算法的执行速度.设计基于FPGA的立体图像差异性算法IP核,充分利用FPGA独特的并行处理机制和强大的运算能力以提高系统的处理速度和性能.系统测试结果表明,基于FPGA的立体图像差异性算法,可以达到每秒33帧的处理能力,处理速度能够达到PC机的二百倍以上,具有较好的实时性;且能够连续处理500帧图像数据,具有较好的稳定性.     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.     

基于奇异值分解的无参考立体图像质量评价

针对非对称失真立体图像,提出了一种基于奇异值分解的无参考评价算法.该方法首先考虑人眼对空间频率变化敏感的特性和双目融合特性,对立体图像进行Gabor滤波,基于奇异值分解的融合策略生成融合图.然后,采用亮度加权直方图的局部二值模式算法分别对融合图、左右子图像提取特征,并将左右子图像的特征向量融合、采用欧几里得距离和夹角余弦进行向量之间的比较;为度量非对称失真差异,利用图像相似度算法计算左右子图像之间的相似性.最后,将融合图的特征向量、子图像的融合及比较特征向量、子图像的相似度特征向量级联,利用支持向量回归(SVR)算法完成特征到主观质量分数的回归映射.在LIVE3DⅡ、Waterloo-IVCⅠ和Waterloo-IVCⅡ立体图像库上对本算法进行测试.实验结果表明,本算法性能良好,优于目前主流的立体图像质量评价算法.     

移动机器人作战平台立体视觉三维建模方法

虚拟现实技术在移动机器人作战平台遥操作中的应用,可增强操控人员的视觉临场感,提高操控效率.基于立体视觉的三维建模是构建虚拟环境的基础.根据立体视觉的基本原理,研究了立体视觉的三维建模方法.在对比同类型中不同算法基础上,提出适合立体视觉系统的三维建模算法,提出提高空间点求解精度的改进算法,最后用Open Inventor进行三维模型可视化显示.试验结果表明,该方法具有良好的建模效果,能精确反映障碍物深度信息.     

基于边缘检测的深度图与单视图配准算法

为解决由单视点图像和相关深度数据所创建的立体图像部分存在的重影问题,提出基于边缘检测的深度图与单视图配准算法.对单视图和深度图进行边缘检测得到各自的边界后,以单视图的边界为基准,配准深度图的边界及其邻域的深度数据.实验结果表明,该算法与已有的算法相比,匹配质量明显提高,使在立体图像中的重影现象得到了缓解.     

拼接法纹理合成中的结构特征匹配

提出一种新的纹理合成技术,该方法对样本纹理图像进行采样,逐块合成纹理图像.在寻找最优候选匹配块时改变以往算法中仅匹配颜色相似度的做法,加入结构信息,提高了块边界结构的相似度.用该算法选择的最优匹配块更符合人的视觉特性,合成图像接缝区域的过渡更为流畅,结构单元的完整性明显优于原有方法.实验结果表明,该算法对结构性强的纹理具有良好的合成效果.     

基于光线跟踪的虚拟场景立体图像对视差研究

立体图像对的视差是立体显示的基础,双目立体显示的基本原理就是将具有视差的立体图像对中的左右眼图像分别送入左右眼中,从而产生立体感.本文给出了一种在虚拟场景中利用光线跟踪计算立体图像对视差的方法,生成了视差图和深度图,并对视差的特点和影响视差的因素进行了分析.     

基于小波包分解的无参考立体图像质量评价

立体图像质量评价在立体图像处理领域中应用广泛.基于小波包分解的精细分辨率,提出了一种全新的无参考立体图像质量评价算法.选取合值图和差值图作为融合图来评估立体图像,首先,对立体图像对进行小波包分解,基于双眼竞争和双眼抑制原理,将分解后的左右视图进行融合得到合值图和差值图.然后,分别在融合图上提取自然场景统计(NSS)特征和信息熵;另外,考虑到左右视图之间的内在相关联系,提取结构相似度特征.最后,运用支持向量回归(SVR)来建立感知特征和主观分数模型并预测得到客观评价分数.采用该算法在LIVE 3D立体图像数据库上进行测试,实验结果表明,该算法与人眼主观评价结果一致性较高,优于当前主流的立体图像质量评价算法,符合人眼视觉感知特性.     

基于卷积神经网络的立体图像质量评价

随着立体图像的广泛应用,迫切需要一个具有通用性的工具来评估立体图像的视觉质量,因此提出一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价算法。首先使用平面图像数据集对算法框架的主体结构质量图生成网络进行训练;然后使用训练好的网络预测立体图像融合视点图像的质量;最后使用一种加权融合方法得到最终的立体图像质量分数。试验结果表明,算法框架具有相对较好的准确性和鲁棒性。     

基于Shear-Warp的预合成体绘制方法

为提高用Shear-Warp重建的三维医学图像的质量,提出了一种改进的基于Shear-Warp的预合成体绘制算法IPVR.该算法采用预合成体绘制技术,在重采样过程中,结合体绘制方程和光照模型,确定最终的重采样值并合成中间图像,从而消除标准Shear-Warp算法中因欠采样而产生的混淆现象.实验证明该方法满足实时体绘制要求,显示效果较好.     

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.     

基于非局部稀疏表示的立体图像的超分辨率重建

针对在立体图像的超分辨率重建过程中,需要分别对低分辨率的彩图和同场景的深度图进行超分辨率重建的问题,提出了一种基于联合稀疏表示的立体图像的超分辨率重建方法.该方法在非局部中心稀疏表示重建方法的基础上,利用彩色图像与同场景深度图像的耦合相关性,通过构造联合特征图像块来学习彩色和深度图像的联合字典;然后构造彩色和深度图像块的联合编码增量作为正则项,利用迭代优化算法求解模型,进而同时重建高分辨率的彩色和深度图像.为验证算法的有效性,在Middlebury数据集上对重建结果进行了主、客观评估,并与不同算法进行了比较.实验结果表明,在客观指标和主观视觉效果上,本文提出的算法可以同时获得令人满意的彩图和高质量的深度图.     

一种灵活的立体图像校正方法

针对现有立体图像校正算法在校正图像时容易引起分辨率及图像内容损失的问题,提出了一种新的立体图像校正算法.首先突破了传统基于标定的校正算法必须使摄像机水平轴平行于光心连线方向的限制,提出了一种能够灵活选取坐标轴方向的方法.然后将光心位置差异引起的垂直视差分解为两个与光心位置相关的分量,并利用最小二乘法估计出一个相似变换和一个仿射变换,完成对摄像机光心的校正.实验结果表明,所提出的算法生成的左右立体图像的分辨率及内容损失大约近似仅有欧几里得方法的1/2,且对垂直视差的消除要优于欧几里得方法.