【摘要】：與傳統(tǒng)的二維圖像不同,三維視頻系統(tǒng)中的深度圖像具有明顯的稀疏性特征,并且其邊緣信息對于合成虛擬視點的質(zhì)量非常重要。為此,本文提出一種基于壓縮感知的自適應深度圖像編碼方法。該方法首先提取深度圖像的邊緣,然后根據(jù)邊緣在各個圖像塊中所占的比例,自適應地選取不同的采樣率進行壓縮,從而能夠更好地重構(gòu)深度圖像。實驗結(jié)果表明:與采用均勻采樣率的方法相比,所提出的方法在同樣的采樣率下,合成的虛擬視點圖像具有更高的PSNR值和更好的主觀視覺質(zhì)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.
【作者單位】： 北京交通大學信息科學研究所;
【基金】：創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃(IRT1206) 國家自然科學基金(61272051,61202240)
【分類號】：TN919.81

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本文編號：2419159