基于運(yùn)動和深度信息的立體視頻幀率提升算法研究.pdf

1、近年來立體電影和立體電視開始走進(jìn)人們的生活，立體視頻提供的畫面立體感更強(qiáng)，視覺沖擊更強(qiáng)烈，能帶給觀眾更豐富的視覺體驗(yàn)。立體視頻的數(shù)據(jù)量非常龐大，在傳輸和存儲過程中常常采用丟幀的方式降低時(shí)間分辨率，影響了立體視頻的真實(shí)感和流暢感，視頻幀率提升技術(shù)可以利用原始視頻中幀與幀之間的相關(guān)性信息獲得新的內(nèi)插幀，提高時(shí)間分辨率，增強(qiáng)立體視頻的視覺質(zhì)量。本文針對立體視頻幀率提升技術(shù)中的運(yùn)動估計(jì)和運(yùn)動矢量優(yōu)化展開深入研究，并結(jié)合顯著性算法和視頻分割算法，

2、有效利用立體視頻的運(yùn)動信息和深度信息，實(shí)現(xiàn)了立體視頻的幀率提升。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究了幀率提升技術(shù)的基本原理及方法。研究了多種運(yùn)動估計(jì)方法，運(yùn)動矢量處理方法以及運(yùn)動補(bǔ)償方法。⑵研究了結(jié)合顯著性的立體視頻幀率提升方法。首先研究了雙重運(yùn)動估計(jì)算法，并引入深度信息約束思路，提升了運(yùn)動估計(jì)的準(zhǔn)確性。然后研究了顯著性檢測算法，提出了一種結(jié)合顯著性檢測的立體視頻幀率提升算法，針對顯著性和非顯著性區(qū)域采用不同的方法對運(yùn)動矢量進(jìn)行優(yōu)化

3、處理。⑶研究了視頻分割方法，提出了結(jié)合視頻分割的的立體視頻運(yùn)動估計(jì)方法。在基于Meanshift的立體視頻分割方法的基礎(chǔ)上，提出利用分割圖信息、一致性能量函數(shù)以及梯度信息，約束運(yùn)動估計(jì)中的塊匹配過程來提升運(yùn)動矢量的準(zhǔn)確性，改善內(nèi)插幀的視覺質(zhì)量。⑷基于Matlab平臺，提出了結(jié)合顯著性的立體視頻幀率提升方法和結(jié)合視頻分割的立體視頻運(yùn)動估計(jì)方法。對多組立體視頻序列進(jìn)行了測試，測試結(jié)果表明這兩種方法都是有效的，這兩種方法得到的內(nèi)插視頻的峰值信