基于压缩感知的自适应深度图像编码

发布时间：2019-02-09 16:38

【摘要】：与传统的二维图像不同,三维视频系统中的深度图像具有明显的稀疏性特征,并且其边缘信息对于合成虚拟视点的质量非常重要。为此,本文提出一种基于压缩感知的自适应深度图像编码方法。该方法首先提取深度图像的边缘,然后根据边缘在各个图像块中所占的比例,自适应地选取不同的采样率进行压缩,从而能够更好地重构深度图像。实验结果表明:与采用均匀采样率的方法相比,所提出的方法在同样的采样率下,合成的虚拟视点图像具有更高的PSNR值和更好的主观视觉质量。
[Abstract]:Different from the traditional 2D images, the depth images in 3D video systems have obvious sparse characteristics, and the edge information is very important for the quality of the synthesized virtual views. Therefore, an adaptive depth image coding method based on compressed sensing is proposed. The method firstly extracts the edge of the depth image, and then adaptively selects different sampling rates to compress the depth image according to the proportion of the edge in each image block, so that the depth image can be reconstructed better. The experimental results show that the proposed method has higher PSNR value and better subjective visual quality than the method with uniform sampling rate at the same sampling rate.
【作者单位】： 北京交通大学信息科学研究所;
【基金】：创新团队发展计划(IRT1206) 国家自然科学基金(61272051,61202240)
【分类号】：TN919.81

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2419159