基于特征分析的深度视频处理算法

发布时间：2017-08-19 15:10

  本文关键词：基于特征分析的深度视频处理算法

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【摘要】：在自由视点视频(FVV)系统中,为了提供更真实的感受,需要通过基于深度的虚拟视点绘制技术获取足够多的视点,然而由于深度视频获取技术的限制,深度视频的质量很差。为了提高深度视频的质量,本文提出了一种基于区域特征的深度视频处理算法。首先,使用模糊C均值(FCM)聚类算法将深度视频自适应地把深度视频像素分为5类,同时检测深度图的边缘并将边缘块化;其次,对于非边缘像素,根据其所在类的特点分别采用改进的三边滤波器及水平方向均值滤波器进行处理;最后,对彩色和深度视频分别进行角点检测并块化,并根据边缘像素是否在彩色和深度的角点交集区域内而采用不同窗口的中值滤波。实验结果表明,与使用原始深度视频绘制的虚拟视点相比,本文算法能够在将虚拟视点的客观质量平均提高0.43dB的同时,显著提高虚拟视点的主观质量;与Martin算法相比,无论是主观质量还是客观质量,本文算法的效果都更加显著。
【作者单位】： 宁波大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 深度视频 虚拟视点 模糊C均值(FCM)聚类 角点检测
【基金】：国家自然科学基金(61171163;61271270;61311140262;U1301257) 国家科技支撑计划(2012BAH67F01) “信息与通信工程”浙江省重中之重学科开放基金(xkxl1307) 2014年宁波大学大学生科技创新(SRIP)资助项目
【分类号】：TN919.8
【正文快照】： 1引言3D视频技术在虚拟现实、消费娱乐等方面得到广泛应用。采用多视点彩色加深度的自由视点视频(FVV)系统[1]是3D视频技术的重要发展方向。在FVV系统中,相机捕获的真实视点是有限*E-mail:chenfen@nbu.edu.cn的,为了获得更好的3D体验效果,需要使用DIBR(depth image based rend

【参考文献】

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本文编号：701404