面向3DTV的深度图像重建及编码研究

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高质量的深度图的获取一直是学术界和工业界的共有挑战。现存的深度获取技术不同程度地存在分辨率、完整性、准确性等方面的不足,严重制约了3DTV和机器视觉等领域的发展。同时,相比于传统的视频技术,3DTV需要存储/传输更多的数据,而且深度信息的数据存在大量的冗余信息。因此,获取高质量的深度图和对深度信息进行有效压缩是3DTV领域的两个关键的技术。本文提出了一种新的基于测地线距离滤波的深度图像恢复方法来对低质量的深度图像进行深度重建。首先引入测地线距离的定义,对其进行改进,加入深度导图来约束深度边缘,然后利用高质量的彩色图和低质量的深度图,根据改进的测地线距离定义计算测地线距离变换;再利用变换结果用滤波的方法得到恢复后的深度图像。通过对算法进行加速处理,能够实时得到恢复结果,还对算法进行了CUDA并行加速处理,使得深度恢复速度更快速。实验表明本文提出的深度恢复方法能够更好地从低质量的深度图恢复出高质量的深度图。针对深度图像编码应用,本文将基于测地线距离滤波的深度恢复方法应用于基于下采样/上采样的深度压缩领域中,能够对深度图像进行有效的压缩,并得到效果好的深度解码结果。
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