论文研究-一种面向视点绘制的深度图像后处理方法.pdf

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基于深度图像的绘制是三维视频系统中的一项关键技术。然而,深度编码失真会对后续虚拟视点绘制的性能产生极大的影响。提出了一种面向虚拟视点绘制的深度图像后处理方法,利用基于置信区间的交点规则确定深度图像中每个像素点的滤波窗口,利用最小均方逼近多项式技术估计每个像素点的深度值,再利用加权模式滤波器对估计的深度图像进行滤波处理,得到深度滤波图像。实验结果表明,该方法能够精确地恢复出真实深度信息,提高虚拟视点图像的绘制性能。
160 015,51(11) Computer Engineering and4 pplications计算机工程与应用 最终,选择使得加权直方图最大的灰度值作为当前 像素点的滤波深度值 f(p)=arg max HG(p, d) (a)彩色图像 (b)纹理图像 与联合双边滤波器相比,虽然都考虑了彩色图像的 图2不同区域的滤波窗口示意图 空间相似性,但由于联合双线滤波器采川加权的方式得 滤波值,会导致高频信息的丢失(边缘模糊),而加权 min ∑p(n)-P(n) (3)模式滤波器通过取直方图最大值所对应的深度值作为 其中,y(n)=s(n)+w(n)n=1,2,…,N,表示的是待滤波滤波值,这样能够很好地保持边缘信息。 深度图像,s(m)表示滤波后的深度图像,w(n)表示噪声 信号,N表示邻域中像素的个数。根据已确立的滤波3实验结果与分析 窗口,将上述描述过程表示成向量的形式 在本文中,采川微软公司提供的三维视频序列 Ballet”和“ Breakdancers”、韩国光州科学技术院提供的 minvy-Gall (4) 维视频序列“ Lovebird l”和“ Newspaper'进行实验。 其中,y=[v1y2,…,y],G是一个范得蒙矩阵,G 在实验中,选取“Balt”第4个视点的彩色视频序列和深 度视频序列、“ Breakdancers”第1个视点的彩色视频序 l23 N a是多项式的系数,a=[aa1…a]。列和深度视频序列、" Lovebird”第6个视点的彩色视频 N 序列和深度视频序列、 Newspaper"第4个视点的彩色 a=G'G)G y (5)视频序列和深度视频序列,每个序列的长度为50帧。 其中,G为G的转置矩阵,GG)为GG的逆矩阵;为了说明本方法的有效性,与常用的两种深度滤波方 估计的深度值可以表示为: 法:联合双边滤波方法和三边滤波方法,和文献[15 s=Ga=G(GG)G Y (6)的后处理方法进行比较。联合双边滤波器的两个高斯 23加杖模式滤波器 内核分别取15和0.025,三边滤波器的三个高斯内核分 采用上述的最小均方逼近多项式技术估计得到的别取15.0026和0.025滤波窗口均为5×5。在实验中 深度图,会明显改变图像直方图分布,本文利用高斯模对采用量化步长37和42进行编码得到深度序列进行后 型对不同滤波窗口内的直方图分布进行估计叫 处理,表1给出了采用不同方法处理后的深度图像绘制 H(P,d)=∑G(-f(q) (7)得到的绘制图像与原始虚拟视点图像的平均PNSR比 q∈N(p) 较结果,从表中的结果可以看出,本方法对低质量的深 其中,G表示标准差为a的高斯函数,g(m)表示当前度图像(高量化步长)的重建效果明显优于其他方法。 像素点的深度值,d为灰度级范围,d∈[0,255]。进一由于本方法利用彩色图像和深度图像的统计规律性并 步考虑空间相关性,加权自方图可以表示为: 基于置信区间的交点规則来确定每个像素点的滤波窗 1(p,d)=∑G(g(p)-g(q) 口,能够很好地恢复表征图像本质的结构信息,并进 cmIp) 步采用加权模式滤波器进行滤波处理,得到较好的深度 G(p-q) G(d-f(q) 重建效果。 其中,G1和G表示标准差分别为o,和的高斯函数 图3给出了采用量化步长37进行编码得到的“ Ballet g(p)表示当前像素点的密度值。在本文中,取可=3,和“ Breakdancers')列的深度图像经不同方法处理后的 局部放大图,从图中可以看出,采川本方法处理后的深 表1不同方法得到的绘制图像的平均PSNR比较 dB 测试序列 方法 解码深度图双边滤波方法三边滤波方法文献[15]本文方法 Ballet 37.35 37.79 38.26 37.90 37.18 36.89 Lovebird 37.02 36.83 37.0 37.11 Newspaper 32.07 31.82 31.77 32.0 Ballet 35.67 3629 36.53 3683 37.00 31.70 31.53 31.78 31.61 31.72 潘云峰,李福翠,邵枫:一种面向视点绘制的深度图像后处理方法 2015,51(11)161 a)解码后的 b)双边滤波后(c)三边滤波后(d)本方法滤波 深度图像 的深度图像 的深度图像 后的深度图像 图3不同方法滤波后的深度图像的局部放大图 (a)解码得到 (b)双边滤波得(c)三边滤波得(d)本方法滤波 的绘制图像 到的绘制图像 到的绘制图像得到的绘制图像 图4不同方法滤波得到的绘制图像的局部放大图 度图像能够基本消除编码噪声信息,并且产生令人满意 and Machine Intelligence, 2012, 34(8): 1645-1657 的锐利的边缘和平滑的轮廓。图4给出了相应的采用[2] Zhu Linwei, Jiang Gangyi, Zhang Yun, et al.New fast 处理后的深度图像绘制得到的绘制图像的局部放大图 depth image-based rendering method for 3DTV[C]/ 采用本方法处理后的深度图像绘制得到的绘制图像,能 IEEE International conference on consumer electronics 够很好地保留对象的轮廓信息,并且明显降低了由于深 Berlin,2012:151-155 度失真引起的背景覆盖前景的映射现象,提高了虚拟祧3] Zhang L, Tam w. Stereoscopic image generation based 点图像的质量。 on depth image for 3DTV[J. IEEE Transactions on Broad casting,2005,51(2):l91-199 4结束语 4 Chen W Y, Chang Y L, Lin S F, et al. Efficient depth 本文通过置信区间的交点规则确定深度图像中每 image based rendering with cdge dependents depth fil 个像素点的滤波窗凵,然后利用最小均方逼近多项式技 ter and interpolation[ C]/IEEE International Conference 术估计每个像素点的深度值,再利用加权模式滤波器对 on Multimedia and expo, Amsterdam The Netherlands 估计后的深度图像进行滤波处理。本文方法的重要特 2005:1314-1317 征是充分考虑彩色深度图像的结构信息以得到精确的[5]毕伟,彭宗举.一种新的深度视频处理方法门宁波大学学 深度恢复。实验结果表明本方法与其他方法相比能得 报,2013,26(2):33-37 到铰好的虚拟视点绘制性能:在本文的基础上,接下米[6] Tomasi c, Manduchi r. Bilateral filtering for gray and 将考虑如何对RGB-D数捃进行时空滤波、上采样,以更 color image[C]TEEE International Conference on Com 好地应用于各种三维视频系统 puter Vision, washington DC,USA, 1998: 839-846 [7 Gangwal O, Berretty RDepth map post-processing for 参考文献 3D-TV[C]International Conference on Consumer Elec- [1 Tung T, Matsuyama T Topology dictionary for 3D vidco tronics, Las Vegas, 2009: 1-2. understanding[].IFEE Transactions on Pattcrn Analysis (下转166页)

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