视觉关注度的立体图像质量评价

立体图像质量评价对立体视频技术的发展起着非常重要的作用。常用的PSNR(峰值信噪比)方法不能反映人类视觉感知特性,也不能直接应用到立体图像质量评价中。针对人类视觉对立体图像深度感知和重点关注感兴趣区的特点,提出基于纹理图和深度图感兴趣区的质量评价方法。首先对纹理图和对应的深度图利用视觉关注度提取工具提取感兴趣区,然后在评价的过程中对各感兴趣区根据感兴趣程度分配基于像素的权重系数,最后将权重系数应用在立体图像的各个区域中进行评价。实验结果表明该方法得到的立体图像质量客观评价结果与主观评价结果之间具有更好的一致性,符合人眼视觉系统感知特性。     

视差可控的多视点立体图像校正算法

提出了一种视差可控的多视点立体图像校正算法。该算法通过对多视点信息进行旋转、垂直视差调整和视差均衡的预处理操作,使得立体图像符合立体显示器的要求,并且对图像中的目标物体可根据需要显示为正视差、负视差或者零视差。通过在多视点立体显示系统上的实验可看出,该算法校正后的多视点图像在观看时立体感强,符合人眼观看的特点,并且可根据内容的需要使场景内的目标物体显示出不同的深度。     

AVS分像素运动估计优化算法

针对AVS分像素运动估计的问题,提出一种优化的估计方法。包括分像素自适应提前中止算法和改进的分像素内插方法。该方法能降低分像素运动搜索的内插复杂度和搜索次数,适用于DSP、FPGA等嵌入式平台的实现。实验结果表明,在保证图像质量的前提下,该算法的总体运算复杂度降低了70%以上。     

一种用于深度图编码的虚拟视失真估计模型

多视视频加深度(MVD,multi-view video plus depth)的3D视频格式中,深度图提供视频的场景几何信息,其不在终端成像显示而是通过基于深度图像的绘制(DIBR)技术用于绘制虚拟视图像。在深度图的压缩编码过程中,深度图的失真会引起绘制的虚拟视图像的失真。深度图用于绘制而不用于显示的特性使得准确估计深度图绘制的虚拟视失真可以提高深度图编码的率失真性能。本文分析了不同的深度图失真引起的不同的虚拟视失真,进而提出一种估计深度图失真引起虚拟视失真的指数模型,并将模型用于深度图编码的率失真优化(RDO)中。实验结果表明,本文提出的模型可以准确估计深度图失真引起的虚拟视失真,提高深度图编码性能,相比于HTM的VSO可以降低约10%的编码时间,并且虚拟视质量略优于HTM。     

相机标定中的角点检测和标定的接口程序设计

利用现成的程序为摄像机标定确定一种误差较小的方法,考虑到现有的摄像机标定程序的输出数据格式不兼容,设计了一种新的角点检测和标定的接口程序.对数据进行了格式转换、自动处理及直观仿真显示.实验表明,该接口程序不仅使角点检测和标定两个步骤可以完全自动进行,并且标定得出的数据直观,可直接提供给后续工作使用.     

基于后测量策略的摄像机稳健标定方法

针对非理想拍摄条件下得到的图片质量较差导致标定精度下降的问题,提出一种稳健的标定方法.首先构建出一种新的标定参照物,并且采用了后测量的策略确定标定物的尺寸,降低了测量中的相对误差.其次,引入RGB空间信息,辅助进行特征检测,提高了检测的自动化程度,消除了特征的误匹配.实验结果显示,标定的精度与稳健性相比棋盘模板方法有所...     

基于视差稠密化的视图合成

针对现有三维视频处理系统需要有较高的传输带宽才能合成高质量的中间视图像的情况,提出了一种新颖的解码端中间视合成方法,该方法仅利用解码端获得的稀疏视差场来合成高质量的中间视图像,这有助于减少传输带宽。该方法以解码端获得的稀疏视差场作为初始值,通过均值偏移算法和总体最小二乘法对其作后处理,获得解码端的稠密视差场,从而合成解码端高质量的中间视画面。实验结果证明,所提方法能仅利用稀疏视差场在解码端获得到平滑稠密视差场和高质量的中间视图。     

基于公共点提取的多视图像校正

自由视点立体视频既可以给观看者强烈的立体感,又可以为用户同时呈现不同角度的视点画面。但是垂直视差的存在,会影响合成立体图像的质量,出现图像的模糊,严重的垂直视差会使图像出现“跳跃”现象,甚至不能观看。因此,多视点图像的校正是提高3DTV观看质量的重要步骤之一。现阶段关于双视点图像校正技术的研究已较多,但多视点图像校正研究却需深入。其中,基于多相机标定参数的校正算法需要提供预先的标定数据,应用不便。本文提出了一种在无多摄像机标定参数情况下,消除垂直视差的校正方法。首先,使用SIFT算法提取图像特征点。然后,利用多视点图像公共点的匹配关系,选取唯一基准视点图像平面计算各视点校正矩阵。实验结果表明,该方法有效降低了垂直视差,限制了校正误差的传播,从而保持了校正后图像质量的一致性。      

恰可察觉深度差异模型的深度图优化方法

针对人眼视觉对空间深度变化的灵敏度特性,研究人眼对深度细节感知的最小可察觉差值。通过大量的主观实验得到恰可察觉深度差异(JNDD,just noticeable depth difference)模型,并提出基于此JNDD的三边滤波深度图优化算法,用来抑制不被感知的深度细节,减少由于深度估计过程中引入的噪声而导致的深度绘制失真。主观和客观实验结果证明本文所提出的基于JNDD模型的三边滤波深度图优化算法,在降低深度编码码率的情况下,可使合成虚拟视点图像中物体的边缘更加平滑,减少了边缘噪声。     

3D视频的错误隐藏快速算法

具有独特编码结构的3D视频在不可靠信道上传输时遭遇丢包后极易造成错误传播,因此研究基于3D视频的错误隐藏技术十分必要。而且,压缩后传输的3D视频数据量仍然较大,这对解码器的解码速度提出了很高的要求。如何在解码端加速进行错误隐藏是研究重点,通过快速定位静止宏块的方法加速错误隐藏速度。实验结果表明该算法在保证不降低视频的主、客观质量的同时,能有效地降低错误隐藏算法的复杂度。