本文關(guān)鍵詞：基于特征分析的深度視頻處理算法

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【摘要】：在自由視點(diǎn)視頻(FVV)系統(tǒng)中,為了提供更真實(shí)的感受,需要通過(guò)基于深度的虛擬視點(diǎn)繪制技術(shù)獲取足夠多的視點(diǎn),然而由于深度視頻獲取技術(shù)的限制,深度視頻的質(zhì)量很差。為了提高深度視頻的質(zhì)量,本文提出了一種基于區(qū)域特征的深度視頻處理算法。首先,使用模糊C均值(FCM)聚類算法將深度視頻自適應(yīng)地把深度視頻像素分為5類,同時(shí)檢測(cè)深度圖的邊緣并將邊緣塊化;其次,對(duì)于非邊緣像素,根據(jù)其所在類的特點(diǎn)分別采用改進(jìn)的三邊濾波器及水平方向均值濾波器進(jìn)行處理;最后,對(duì)彩色和深度視頻分別進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)并塊化,并根據(jù)邊緣像素是否在彩色和深度的角點(diǎn)交集區(qū)域內(nèi)而采用不同窗口的中值濾波。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與使用原始深度視頻繪制的虛擬視點(diǎn)相比,本文算法能夠在將虛擬視點(diǎn)的客觀質(zhì)量平均提高0.43dB的同時(shí),顯著提高虛擬視點(diǎn)的主觀質(zhì)量;與Martin算法相比,無(wú)論是主觀質(zhì)量還是客觀質(zhì)量,本文算法的效果都更加顯著。
【作者單位】： 寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度視頻 虛擬視點(diǎn) 模糊C均值(FCM)聚類 角點(diǎn)檢測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61171163;61271270;61311140262;U1301257) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2012BAH67F01) “信息與通信工程”浙江省重中之重學(xué)科開(kāi)放基金(xkxl1307) 2014年寧波大學(xué)大學(xué)生科技創(chuàng)新(SRIP)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN919.8
【正文快照】： 1引言3D視頻技術(shù)在虛擬現(xiàn)實(shí)、消費(fèi)娛樂(lè)等方面得到廣泛應(yīng)用。采用多視點(diǎn)彩色加深度的自由視點(diǎn)視頻(FVV)系統(tǒng)[1]是3D視頻技術(shù)的重要發(fā)展方向。在FVV系統(tǒng)中,相機(jī)捕獲的真實(shí)視點(diǎn)是有限*E-mail:chenfen@nbu.edu.cn的,為了獲得更好的3D體驗(yàn)效果,需要使用DIBR(depth image based rend

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：701404