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31.
作为立体视觉关键技术之一的立体匹配,一直都是视觉领域研究的热点和难点。本文提出了一种基于分割区域的BP立体匹配算法。首先对于输入图像对进行mean-shift分割,对于初始视差图,利用交叉检测,将分割区域分为可靠和非可靠区域。基于此区域信息,利用BP算法对初始视差进行优化。实验结果表明,采用本文改进的BP算法,可以获得精确度更高的视差图。  相似文献   
32.
该文针对目前压缩深度图时很少考虑直接地减少绘制失真的问题,探索一种以绘制视点为最小化失真的方法来压缩深度图,建立由有损深度编码引起深度变化造成的绘制视失真(不是由绘制方法引起)的估计模型.首先推导由深度编码造成每个像素深度变化在绘制上的影响,然后计入由视频的局部特性对绘制失真的影响因素,提出一种精确的基于区域特性的绘制...  相似文献   
33.
基于多视定位算法的多摄像机标定   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对多摄像机系统标定,提出一种基于多视定位算法的标定方法,标定过程只需一块可自由移动的平面模板即可,利用约束优化思想,将各摄像机坐标系转换到参考摄像机坐标系下,从而得到摄像机之间相对位置关系。标定操作过程简单,易于实现。实验结果表明,该方法是一种有效的多摄像机标定方法。  相似文献   
34.
视频分割中运动阴影消除的新方法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
对于视频分割中运动阴影消除的问题,提出了一种结合色度、亮度和边缘信息的方法.首先使用结合核密度估计和边缘信息的分割方法获得初始分割结果及其中运动对象的边缘,然后提取输入视频帧的色度和亮度信息以得到可能的运动阴影区域,最后通过阴影区域生长将运动阴影和运动对象区分开.实验结果表明,该方法具有良好的消除运动阴影的性能.  相似文献   
35.
基于二叉划分树的多尺度图像分割算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
图像分割作为从图像中提取感兴趣对象的必要步骤,通常需要其能够提供多尺度的分割结果.提出一种基于二叉划分树(BPT)的多尺度图像分割算法,用于系统地记录从图像的任意过分割结果上进行的区域合并过程;然后基于BPT中每个结点与其父亲结点的差异度量,提出一种包括自动确定候选结点和分裂合并策略的结点选择算法,来选出符合期望分割区域数目的结点,并生成相应尺度的分割结果.实验结果表明,文中算法能够在较粗分割尺度下获得更适合于对象提取的分割结果,有助于提高自动对象提取的效率以及减少交互式对象提取中的人工交互.  相似文献   
36.
结合核密度估计和边缘信息的运动对象分割算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对前景与背景具有相似颜色时的运动对象分割问题,提出一种结合核密度估计和边缘信息的分割算法.在前景和背景建模阶段使用颜色信息的基础上,引入边缘信息来构造前景和背景的概率模型;然后在马尔可夫随机场框架下引入与概率模型有关的似然能量项,以及反映空域连续性和时域一致性的能量项,并利用图切割方法来获得可靠的运动对象分割结果.实验结果证明,对于前景与背景具有相似颜色的视频序列,该算法降低了对象分割误差,显著地提高了整个序列中对象分割的鲁棒性.  相似文献   
37.
提出了一种称为边缘模型基的低比特率图像编码方法,其基本特点是:1)建立一种基于图像边缘信息的活动图像信源模型,按照图像中物体的结构将图像划分为激励区和缓变区(平滑区)。2)用三阶规范式拟合图像激励区的灰度分布,以“激程扫描─规范式拟合”表达图像的缓变区。3)引入了模型匹配与广义运动分析概念,并用干帧间图像预测编码。实验结果表明:在保持重建图像质量的前提下,每像素的比特数可压缩至0.075。  相似文献   
38.
一种基于小波分解和分水岭变换的视频对象自动分割算法   总被引:8,自引:1,他引:7  
提出了一种基于时空分割融合的视频分割算法。时问分割采用变化检测,其关键的阈值选取通过直方图分析得到。空间分割时,先对图像进行二级小波分解,在低分辨率图像上进行分水岭变换,它可以有效克服噪声的影响并有效地减少过分割。实验结果表明,它可比COST211 AM参考分割取得更好的分割结果。  相似文献   
39.
3D自由视点视频技术及其在中国馆中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
阐述了3D自由视点视频应用系统相关的关键技术,包括显示、内容获取与生成、编解码重构等,并对大屏幕3D自由视点视频技术在2010年上海世博会中国国家馆中的成功应用作了简要介绍。  相似文献   
40.
基于GPU加速的深度图像绘制   总被引:1,自引:0,他引:1  
郑专  安平  张秋闻  张兆杨 《电视技术》2012,36(11):11-14,26
基于深度图像的绘制(DIBR)广泛应用于虚拟视点的合成,但是目前实现DIBR的算法复杂度都比较高,很难较实时地应用到3DTV系统中。采用单路纹理图像和其对应的深度图像进行虚拟视点的合成,在图形处理单元(GPU)上应用CUDA(Compute Unified Device Architecture)技术实现了基于深度图像的绘制。通过在NVIDIA Telsa C2050图形卡上运行,绘制分辨力1 024×768和640×480的图像速率分别达到了15 f/s(帧/秒)和24 f/s,分别能够准实时或实时地应用到3DTV系统中;同时本文的绘制方法有效地节约了传输带宽,绘制图像的主观质量良好。  相似文献   
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