基于Markov随机场图像深度计算及应用研究

发布时间：2021-04-17 10:33

　　图像深度指的是图像中的每个点（对应图像上的每个像素点）对应场景中点的深度,具体来说就是图像中估计每个像素到摄像机的远近关系。可以通过对预处理的二维图像进行分析与识别,估算场景中的物体在现实世界中的相对远近距离,图像深度信息广泛应用在各个领域,是近年来电子计算机专家和众多研究学者们关注的热点问题,具有广阔的商业前景。近几年来,随着图像深度信息技术的迅猛发展,图像已应用在众多的领域中,而从图像中能够精准地估算出深度信息是三维重建的关键点,可以更好地理解图像场景,也是计算机视觉领域研究的一个基本问题,这将会有效地促进计算机视觉在多种方面的应用,如安全监控、智能机器人、医疗图像、2D转3D等方面。而对于几种常用的图像深度信息提取方法,其中比较典型的方法有马尔科夫随机场（Markov Random Filed:MRF）模型算法。鉴于MRF模型图像深度提取方法,既考虑图像的局部特征,又考虑了图像的全局特征,能比较全面的对图像特征进行提取,从而可以较快地从子数据集中选取合适的图像特征进行深度提取,此方法有一定的实用价值与理论意义。本文以图像深度获取MRF模型和非参数化学习为研究重点,首先对图像相关理... 

【文章来源】：山东师范大学山东省

【文章页数】：46 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

二维图像对应的深度图

山东师范大学硕士学位论文存在。不同的纹理图像是由不同的物体表面属性所产生，可以比较方便地被识然是由多样性物质构成，到目前为止图像纹理还没有一个准确的定义，如图分图像纹理。即使纹理是一个非常模糊的概念，经常作为感觉或编织物的外感知，但众多的研究学者们还是统一了下面的三条意见：于纹理在图像中是以一个属性存在的，因此单一的像素点纹理没有任何意义于相邻像素点之间存在图像亮度信息的变换，因此图像可以显示出多种类的纹在某一种尺度空间下，纹理是一个同一属性且大于图像分辨率；

图 2-2 局部模糊估计描述焦图的获取。一般情况下都假设遵循薄透镜原理。当一个目时所有光线都会在传感器平面的某处聚焦，就会形成一个清的点所发出，光线就会离射成一个圆面，半径也会随着光源大，这种成像就会出现模糊现象，且圆的半径越大，对应的度取决于光圈的外形，被称为模糊圈[16]。模糊程度由模糊圈的20f 0(d f )fd dfCd N 的焦距，N 表示相机的光圈范围。像边缘处稀疏模糊图的获取。为了计算方便，首先利用 1 维后再扩展到 2 维图像。再次模糊后的边缘梯度为1 12 21( ) ((Au(x) B) (x, )g(x, ))2 ( )Ai x g ， 表示梯度，A 为幅度， 为模糊核，1 表示为再次模糊

【参考文献】：
期刊论文
[1]图像亮度线索下的单目深度信息提取[J]. 冯帆,马杰,岳子涵,沈亮.  中国图象图形学报. 2017(12)
[2]基于非参数化采样的单幅图像深度估计[J]. 朱尧,喻秋.  计算机应用研究. 2017(06)
[3]一种基于MRF的单幅图像数据的三维重构方法研究[J]. 李蓉,邓春健,邹昆.  液晶与显示. 2016(03)
[4]用于增强现实的光照估计研究综述[J]. 刘万奎,刘越.  计算机辅助设计与图形学学报. 2016(02)
[5]一种应用轮廓锐度的单视点图像深度信息提取算法[J]. 马利,李晶皎,马技,彭紫一.  小型微型计算机系统. 2016(02)
[6]Image quilting纹理传输算法的改进研究[J]. 杜黎黎,段会川.  小型微型计算机系统. 2015(11)
[7]2维至3维图像/视频转换的深度图提取方法综述[J]. 李可宏,姜灵敏,龚永义.  中国图象图形学报. 2014(10)
[8]单幅自然场景深度恢复[J]. 曹风云,方帅,胡玉娟,王浩,杨雪洁.  中国图象图形学报. 2014(05)
[9]增强现实中的虚实遮挡处理综述[J]. 徐维鹏,王涌天,刘越,翁冬冬.  计算机辅助设计与图形学学报. 2013(11)
[10]单幅数字图像多尺度空间下的场景深度估计[J]. 陆振杰,宋进.  计算机技术与发展. 2013(01)

博士论文
[1]单目图像的深度估计[D]. 田虎.北京邮电大学 2015
[2]基于图像深度感知中的立体匹配和深度增强算法研究[D]. 张康.清华大学 2015
[3]基于结构的纹理特征及应用研究[D]. 夏瑜.中国科学技术大学 2014
[4]基于视觉信息的图像特征提取算法研究[D]. 戴金波.吉林大学 2013
[5]图像局部不变特征提取技术研究及其应用[D]. 孙晶.大连理工大学 2009

硕士论文
[1]基于非参数多线索融合的单目视频深度图估计研究[D]. 莫一鸣.南京邮电大学 2014



本文编号：3143299