基于運(yùn)動(dòng)分析的視頻圖像深度信息獲取方法研究.pdf

1、現(xiàn)代電影電視技術(shù)的發(fā)展不斷給人們帶來更新更好的視聽體驗(yàn)。伴隨著3D顯示技術(shù)和3D電影的成功,以及人們對(duì)3D體驗(yàn)的熱衷,3D視頻產(chǎn)業(yè)也逐漸備受關(guān)注。然而,3D視頻的拍攝對(duì)資源和時(shí)間的消耗較大,現(xiàn)有拍攝的立體視頻資源相對(duì)匱乏。相比之下,高質(zhì)量的2D視頻資源豐富,將這些2D視頻轉(zhuǎn)換成3D視頻將可以大大地彌補(bǔ)3D視頻的不足,促進(jìn)并有助于3D電影電視等相關(guān)行業(yè)的發(fā)展與進(jìn)步。
　　將2D的視頻轉(zhuǎn)化為3D視頻,需要補(bǔ)充2D場(chǎng)景的景深信息,即獲取

2、2D視頻幀圖像對(duì)應(yīng)的深度圖,再利用DIBR(Depth Map Based Rendering)的技術(shù)生成3D呈像需要的左右視圖。本文主要探討了從二維的視頻幀圖中,利用運(yùn)動(dòng)分析的結(jié)果和參數(shù),提取出深度信息的途徑。
　　首先,以光流場(chǎng)的灰度梯度方程為基礎(chǔ),使用金字塔分割的方式提高估計(jì)精度,并且在計(jì)算灰度梯度時(shí)引入運(yùn)動(dòng)參量,采用迭代逼近的方法求解模型約束,獲得運(yùn)動(dòng)場(chǎng);再根據(jù)相位梯度方程,采用Gabor濾波器組提取相位信息,估計(jì)出另一個(gè)

3、運(yùn)動(dòng)場(chǎng),二者綜合。
　　然后,對(duì)場(chǎng)景分割,分別使用邊沿檢測(cè)和區(qū)域生長(zhǎng)的方法,根據(jù)分割信息對(duì)物體區(qū)域內(nèi)部進(jìn)行運(yùn)動(dòng)矢量的平滑處理。其次,利用人眼易于將快速運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別為前景和物理尺度隨著與攝像機(jī)的遠(yuǎn)離而縮小的特性,將速度越快的物體設(shè)置為更近的景深,從而獲得深度圖。最后,對(duì)深度圖進(jìn)行直方圖均衡化,并采用形態(tài)學(xué)的方法對(duì)深度圖進(jìn)行濾波,提高深度圖的質(zhì)量。
　　二維視頻的深度信息提取技術(shù)具有廣闊的發(fā)展和應(yīng)用前景。它以人類的立體視覺特性為