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文檔簡介
1、3D產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,學術界和普通大眾都對3D顯示產(chǎn)生了越來越多的興趣。但是由于3D視頻相對于2D視頻制作較為復雜,3D內(nèi)容的不足已成為3D產(chǎn)業(yè)普及的一個瓶頸。而且隨著人們對3D視頻的興趣越來越高,許多人希望利用工具將自己的2D視頻轉(zhuǎn)換為3D視頻已獲得更好地觀看體驗。
2D-3D視頻轉(zhuǎn)換技術能夠?qū)?D視頻轉(zhuǎn)換為3D視頻,能夠極大緩解以上問題問題。2D-3D視頻轉(zhuǎn)換技術根據(jù)人工參與程度主要分為三類:人工轉(zhuǎn)換,半自動轉(zhuǎn)換和自動轉(zhuǎn)換。人
2、工轉(zhuǎn)換得到的3D視頻質(zhì)量最高,但需要消耗大量的時間和人力成本,難以推廣。半自動轉(zhuǎn)換僅需少量人工參與,自動轉(zhuǎn)換不需要人工參與,這兩種轉(zhuǎn)換方式使用合適的算法也能得到質(zhì)量較高的3D視頻,所以得到了研究者的關注。
在半自動和自動視頻轉(zhuǎn)換中,關鍵幀選取和深度傳播是十分重要的步驟,它們決定了最后生成的深度圖的質(zhì)量,進而影響到了生成的3D視頻的質(zhì)量。之前的研究者在這兩個過程中提出了一些有效的算法,但是都沒有將兩者聯(lián)系起來,即使選取了合適的關
3、鍵幀,在深度傳播時只依據(jù)時間順序進行傳播。但是決定圖像幀相似與否的并不是時間上的遠近,而是距離上的遠近。
本文提出了基于圖像距離的關鍵幀選取方法及深度傳播策略。首先,探討了圖像距離的定義,在不同步驟中,本文使用不同的距離定義,已達到最合適的效果。然后,在關鍵幀選取中使用不同的全局特征,HSV顏色直方圖和GIST特征作為距離的定義進行K-means聚類,并通過實驗進行了對比。接著,在深度傳播中,本文提出了兩種傳播策略,一種是關鍵
4、幀直接向所有非關鍵幀進行深度傳播,這種方式計算簡便,能夠節(jié)約時間,并得到質(zhì)量較高的深度圖,另一種是基于Prim算法對類內(nèi)所有幀進行嚴格排序,保證深度傳播的總距離達到最小,使深度傳播的誤差達到最小,這種方式是深度傳播更加準確,誤差最小,能夠得到質(zhì)量很高的深度圖。通過實驗,這兩種傳播策略與其他方法相比,能夠得到更小誤差的深度圖,證明了本文提出方法的有效性。
本文還將在2D-3D視頻轉(zhuǎn)換中提出的方法的思想應用到三維重建上,在圖像選取
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