【摘要】：隨著電視技術的發(fā)展,3D視頻顯示技術漸漸走入人們的視野,人們可以在屏幕上觀看到立體的影像,并在軍事,醫(yī)療,教育等領域得到快速發(fā)展。一種獲得3D視頻的方法是通過2D轉(zhuǎn)3D視頻技術直接將2D視頻轉(zhuǎn)為3D視頻,這種方法制作成本低周期短,而且有豐富的2D視頻資源可供轉(zhuǎn)換,因此受到廣泛研究。在2D轉(zhuǎn)3D視頻系統(tǒng)中最為關鍵的是深度圖提取,本文主要研究基于運動檢測的深度圖提取的方法,這是一種將運動目標當作前景的深度賦值方式,這種假設的方式符合觀影的習慣特點且具有很高的效率,運動目標檢測結(jié)果就成為這種方法的核心所在。然而大多數(shù)的運動檢測結(jié)果受環(huán)境的影響很大,如果場景中存在動態(tài)背景就會產(chǎn)生大量的誤檢點,運動物體運動速度過快就會產(chǎn)生鬼影,運動物體遮擋光線則會將陰影區(qū)域也檢測為運動目標,針對以上可能出現(xiàn)的問題,本文提出一種準確有效的運動檢測算法。針對鬼影和場景中存在動態(tài)背景的問題,提出一種基于時間和空間信息的背景模型,這種背景模型能夠有效去除大部分的誤檢點;減少漏檢點的方法則是在前后景分割的過程中結(jié)合一種“或”類型的三幀差法,并將分割結(jié)果和顯著性檢測結(jié)果相與,可以進一步去除誤檢點;最后基于HSV顏色空間去除陰影區(qū)域。在Matlab和Opencv平臺對算法進行軟件層驗證,實驗結(jié)果表明算法可以得到正確的運動檢測結(jié)果,量化指標f-measure可以達到0.80以上。
[Abstract]:With the development of television technology, 3D video display technology has gradually come into people's view, people can watch stereoscopic images on the screen, and get rapid development in military, medical, education and other fields. One way to get 3D video is to convert 2D video to 3D video directly through 2D to 3D video technology. This method is widely studied because of its low cost, short period and abundant 2D video resources. In 2D to 3D video system, the key is depth map extraction. This paper mainly studies the method of depth map extraction based on motion detection, which is a kind of depth assignment method which regards moving target as foreground. This hypothetical method is consistent with the habit of viewing and has high efficiency. The result of moving target detection is the core of this method. However, most of the results of motion detection are greatly affected by the environment. If there is a dynamic background in the scene, there will be a large number of false detection points, and if the moving object is moving too fast, it will produce a ghost image. The shaded light of moving object will also detect the shadow area as moving target. In view of the above possible problems, this paper proposes an accurate and effective motion detection algorithm. A background model based on temporal and spatial information is proposed to solve the problem of dynamic background in ghosts and scenes. This kind of background model can effectively remove most of the false detection points. The method of reducing missed detection points is to combine a "or" type of three frame difference method in the process of scene segmentation, and to combine the segmentation result with the significant detection result, which can further remove the false detection points. Finally, shadow area is removed based on HSV color space. The software layer of the algorithm is verified on the platform of Matlab and Opencv. The experimental results show that the algorithm can get correct motion detection results, and the quantization index f-measure can reach more than 0.80.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN948.6;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2180425