【摘 要】
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2D转3D技术可以从2D资源中获取深度信息,以满足3D显示对3D内容的需求。针对2D转3D深度估计中的深度优化问题,提出一种基于非局部随机游走(NRW)和运动补偿的深度优化算法。本文方法在采用NRW和移动双边滤波(SBF)获得关键帧和非关键帧深度图的基础上,为了锐化非关键帧深度序列对象边界,结合纹理信息利用NRW算法优化深度图,同时又考虑相邻帧间的时域信息,采用运动补偿的方法对非关键帧深度序列进行
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2D转3D技术可以从2D资源中获取深度信息,以满足3D显示对3D内容的需求。针对2D转3D深度估计中的深度优化问题,提出一种基于非局部随机游走(NRW)和运动补偿的深度优化算法。本文方法在采用NRW和移动双边滤波(SBF)获得关键帧和非关键帧深度图的基础上,为了锐化非关键帧深度序列对象边界,结合纹理信息利用NRW算法优化深度图,同时又考虑相邻帧间的时域信息,采用运动补偿的方法对非关键帧深度序列进行优化,获得高质量的深度视频序列。实验结果表明,本文方法可以得到对象边界更加准确的深度视频估计结果。
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