【摘 要】
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3DTV作为下一代视频广播系统,还有许多技术难点有待解决,其中深度估计是3DTV的关键技术之一。为了获取高质量的深度图,提出基于图割(graph cut)的深度估计方法。该算法在构建
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,新型显示技术及应用集成教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(60832003);上海市科委重点项目(10510500500)
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3DTV作为下一代视频广播系统,还有许多技术难点有待解决,其中深度估计是3DTV的关键技术之一。为了获取高质量的深度图,提出基于图割(graph cut)的深度估计方法。该算法在构建能量函数的数据项时,通过对窗口内各个像素赋予自适应权重,引入梯度信息以抑制因亮度差异导致的误匹配问题并保护边缘信息。然后,经过交叉检测将深度图像素分为可靠点与不可靠点两类。对检测后的深度图进行后处理迭代优化,从而提高所获取深度值的可靠性。实验表明此算法估计出的深度图用VSRS绘制虚拟合成视时比标准的深度估计软件DERS5.1可有效提高虚拟视质量。
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