基于Markov隨機場圖像深度計算及應用研究
發(fā)布時間：2021-04-17 10:33
圖像深度指的是圖像中的每個點（對應圖像上的每個像素點）對應場景中點的深度,具體來說就是圖像中估計每個像素到攝像機的遠近關系�？梢酝ㄟ^對預處理的二維圖像進行分析與識別,估算場景中的物體在現(xiàn)實世界中的相對遠近距離,圖像深度信息廣泛應用在各個領域,是近年來電子計算機專家和眾多研究學者們關注的熱點問題,具有廣闊的商業(yè)前景。近幾年來,隨著圖像深度信息技術的迅猛發(fā)展,圖像已應用在眾多的領域中,而從圖像中能夠精準地估算出深度信息是三維重建的關鍵點,可以更好地理解圖像場景,也是計算機視覺領域研究的一個基本問題,這將會有效地促進計算機視覺在多種方面的應用,如安全監(jiān)控、智能機器人、醫(yī)療圖像、2D轉3D等方面。而對于幾種常用的圖像深度信息提取方法,其中比較典型的方法有馬爾科夫隨機場（Markov Random Filed:MRF）模型算法。鑒于MRF模型圖像深度提取方法,既考慮圖像的局部特征,又考慮了圖像的全局特征,能比較全面的對圖像特征進行提取,從而可以較快地從子數(shù)據(jù)集中選取合適的圖像特征進行深度提取,此方法有一定的實用價值與理論意義。本文以圖像深度獲取MRF模型和非參數(shù)化學習為研究重點,首先對圖像相關理...
【文章來源】：山東師范大學山東省
【文章頁數(shù)】：46 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
二維圖像對應的深度圖
山東師范大學碩士學位論文存在。不同的紋理圖像是由不同的物體表面屬性所產(chǎn)生，可以比較方便地被識然是由多樣性物質構成，到目前為止圖像紋理還沒有一個準確的定義，如圖分圖像紋理。即使紋理是一個非常模糊的概念，經(jīng)常作為感覺或編織物的外感知，但眾多的研究學者們還是統(tǒng)一了下面的三條意見：于紋理在圖像中是以一個屬性存在的，因此單一的像素點紋理沒有任何意義于相鄰像素點之間存在圖像亮度信息的變換，因此圖像可以顯示出多種類的紋在某一種尺度空間下，紋理是一個同一屬性且大于圖像分辨率；
圖 2-2 局部模糊估計描述焦圖的獲取。一般情況下都假設遵循薄透鏡原理。當一個目時所有光線都會在傳感器平面的某處聚焦，就會形成一個清的點所發(fā)出，光線就會離射成一個圓面，半徑也會隨著光源大，這種成像就會出現(xiàn)模糊現(xiàn)象，且圓的半徑越大，對應的度取決于光圈的外形，被稱為模糊圈[16]。模糊程度由模糊圈的20f 0(d f )fd dfCd N 的焦距，N 表示相機的光圈范圍。像邊緣處稀疏模糊圖的獲取。為了計算方便，首先利用 1 維后再擴展到 2 維圖像。再次模糊后的邊緣梯度為1 12 21( ) ((Au(x) B) (x, )g(x, ))2 ( )Ai x g ， 表示梯度，A 為幅度， 為模糊核，1 表示為再次模糊
【參考文獻】：
期刊論文
[1]圖像亮度線索下的單目深度信息提取[J]. 馮帆,馬杰,岳子涵,沈亮. 中國圖象圖形學報. 2017(12)
[2]基于非參數(shù)化采樣的單幅圖像深度估計[J]. 朱堯,喻秋. 計算機應用研究. 2017(06)
[3]一種基于MRF的單幅圖像數(shù)據(jù)的三維重構方法研究[J]. 李蓉,鄧春健,鄒昆. 液晶與顯示. 2016(03)
[4]用于增強現(xiàn)實的光照估計研究綜述[J]. 劉萬奎,劉越. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2016(02)
[5]一種應用輪廓銳度的單視點圖像深度信息提取算法[J]. 馬利,李晶皎,馬技,彭紫一. 小型微型計算機系統(tǒng). 2016(02)
[6]Image quilting紋理傳輸算法的改進研究[J]. 杜黎黎,段會川. 小型微型計算機系統(tǒng). 2015(11)
[7]2維至3維圖像/視頻轉換的深度圖提取方法綜述[J]. 李可宏,姜靈敏,龔永義. 中國圖象圖形學報. 2014(10)
[8]單幅自然場景深度恢復[J]. 曹風云,方帥,胡玉娟,王浩,楊雪潔. 中國圖象圖形學報. 2014(05)
[9]增強現(xiàn)實中的虛實遮擋處理綜述[J]. 徐維鵬,王涌天,劉越,翁冬冬. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2013(11)
[10]單幅數(shù)字圖像多尺度空間下的場景深度估計[J]. 陸振杰,宋進. 計算機技術與發(fā)展. 2013(01)
博士論文
[1]單目圖像的深度估計[D]. 田虎.北京郵電大學 2015
[2]基于圖像深度感知中的立體匹配和深度增強算法研究[D]. 張康.清華大學 2015
[3]基于結構的紋理特征及應用研究[D]. 夏瑜.中國科學技術大學 2014
[4]基于視覺信息的圖像特征提取算法研究[D]. 戴金波.吉林大學 2013
[5]圖像局部不變特征提取技術研究及其應用[D]. 孫晶.大連理工大學 2009
碩士論文
[1]基于非參數(shù)多線索融合的單目視頻深度圖估計研究[D]. 莫一鳴.南京郵電大學 2014
本文編號：3143299
【文章來源】：山東師范大學山東省
【文章頁數(shù)】：46 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
二維圖像對應的深度圖
山東師范大學碩士學位論文存在。不同的紋理圖像是由不同的物體表面屬性所產(chǎn)生，可以比較方便地被識然是由多樣性物質構成，到目前為止圖像紋理還沒有一個準確的定義，如圖分圖像紋理。即使紋理是一個非常模糊的概念，經(jīng)常作為感覺或編織物的外感知，但眾多的研究學者們還是統(tǒng)一了下面的三條意見：于紋理在圖像中是以一個屬性存在的，因此單一的像素點紋理沒有任何意義于相鄰像素點之間存在圖像亮度信息的變換，因此圖像可以顯示出多種類的紋在某一種尺度空間下，紋理是一個同一屬性且大于圖像分辨率；
圖 2-2 局部模糊估計描述焦圖的獲取。一般情況下都假設遵循薄透鏡原理。當一個目時所有光線都會在傳感器平面的某處聚焦，就會形成一個清的點所發(fā)出，光線就會離射成一個圓面，半徑也會隨著光源大，這種成像就會出現(xiàn)模糊現(xiàn)象，且圓的半徑越大，對應的度取決于光圈的外形，被稱為模糊圈[16]。模糊程度由模糊圈的20f 0(d f )fd dfCd N 的焦距，N 表示相機的光圈范圍。像邊緣處稀疏模糊圖的獲取。為了計算方便，首先利用 1 維后再擴展到 2 維圖像。再次模糊后的邊緣梯度為1 12 21( ) ((Au(x) B) (x, )g(x, ))2 ( )Ai x g ， 表示梯度，A 為幅度， 為模糊核，1 表示為再次模糊
【參考文獻】：
期刊論文
[1]圖像亮度線索下的單目深度信息提取[J]. 馮帆,馬杰,岳子涵,沈亮. 中國圖象圖形學報. 2017(12)
[2]基于非參數(shù)化采樣的單幅圖像深度估計[J]. 朱堯,喻秋. 計算機應用研究. 2017(06)
[3]一種基于MRF的單幅圖像數(shù)據(jù)的三維重構方法研究[J]. 李蓉,鄧春健,鄒昆. 液晶與顯示. 2016(03)
[4]用于增強現(xiàn)實的光照估計研究綜述[J]. 劉萬奎,劉越. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2016(02)
[5]一種應用輪廓銳度的單視點圖像深度信息提取算法[J]. 馬利,李晶皎,馬技,彭紫一. 小型微型計算機系統(tǒng). 2016(02)
[6]Image quilting紋理傳輸算法的改進研究[J]. 杜黎黎,段會川. 小型微型計算機系統(tǒng). 2015(11)
[7]2維至3維圖像/視頻轉換的深度圖提取方法綜述[J]. 李可宏,姜靈敏,龔永義. 中國圖象圖形學報. 2014(10)
[8]單幅自然場景深度恢復[J]. 曹風云,方帥,胡玉娟,王浩,楊雪潔. 中國圖象圖形學報. 2014(05)
[9]增強現(xiàn)實中的虛實遮擋處理綜述[J]. 徐維鵬,王涌天,劉越,翁冬冬. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2013(11)
[10]單幅數(shù)字圖像多尺度空間下的場景深度估計[J]. 陸振杰,宋進. 計算機技術與發(fā)展. 2013(01)
博士論文
[1]單目圖像的深度估計[D]. 田虎.北京郵電大學 2015
[2]基于圖像深度感知中的立體匹配和深度增強算法研究[D]. 張康.清華大學 2015
[3]基于結構的紋理特征及應用研究[D]. 夏瑜.中國科學技術大學 2014
[4]基于視覺信息的圖像特征提取算法研究[D]. 戴金波.吉林大學 2013
[5]圖像局部不變特征提取技術研究及其應用[D]. 孫晶.大連理工大學 2009
碩士論文
[1]基于非參數(shù)多線索融合的單目視頻深度圖估計研究[D]. 莫一鳴.南京郵電大學 2014
本文編號：3143299
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