集成成像技術能夠再現(xiàn)視差連續(xù)、色彩真實的大規(guī)模真實立體場景。然而,集成成像技術中能夠重現(xiàn)三維場景的立體元圖像陣列難以存儲和傳輸,限制了其相關應用的發(fā)展。本論文以實現(xiàn)高效立體元圖像陣列編解碼為目的,嘗試使用高斯混合模型擬合圖像的像素信息,研究高斯分布間相似性,研究探索立體元圖像陣列的壓縮編碼方法。作為基于高斯混合模型的立體元圖像陣列編碼的基礎,本論文首先提出了基于高斯混合模型的圖像編碼方法,進一步將高斯混合模型引入立體元圖像陣列編碼。本論文打破了傳統(tǒng)圖像編碼方法中以圖像像素塊為基礎單位去除相關性的思路,針對集成成像技術中立體元圖像陣列具有更高空間相關性的特點,用高斯混合模型對立體元圖像進行預測和估計,最終實現(xiàn)了基于高斯混合模型的高效立體元圖像陣列編解碼。目前,基于高斯混合模型的圖像編碼算法研究較少,且存在以下問題:無法確定圖像預測過程中所需的分布數(shù)目;利用模型預測的灰度值不夠準確;立體元圖像陣列內部立體元圖像之間的相關性不夠明確,沒有明晰的分析和研究;編碼性能有待進一步提升。針對現(xiàn)有研究工作存在的不足,本論文分別從高斯混合模型分布數(shù)目的選擇、模型預測效果的提升和分布參數(shù)的分析及匹配展開研...

【文章頁數(shù)】：122 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖2.5相機陣列示意圖

第2章立體元圖像陣列13減少衍射和畸變帶來的負面影響，同時集成成像技術可以藉此滿足大場景采集的需求。這種集成成像技術被稱為相機陣列集成成像技術（如圖2.5所示），每個相機拍攝一張照片作為立體元圖像或者視點圖像，所有相機拍攝而來的照片通過處理生成立體元圖像并組合起來就是目標立體元圖....

圖2.6傳感器隨機分布示意圖

吉林大學博士學位論文14以各自的中心作為原點的局部坐標系用以坐標轉換。如果以傳感器0p的局部坐標系作為參考坐標系，則其余光學傳感器的坐標原點可以通過相應的坐標轉換方法轉換為0p坐標系下的坐標，使用反投影方法（原理為仿射變換），就能重建出拍攝的目標三維場景[62]。圖2.6傳感器隨....

圖2.7光場相機采集立體元圖像陣列示意圖

吉林大學博士學位論文14以各自的中心作為原點的局部坐標系用以坐標轉換。如果以傳感器0p的局部坐標系作為參考坐標系，則其余光學傳感器的坐標原點可以通過相應的坐標轉換方法轉換為0p坐標系下的坐標，使用反投影方法（原理為仿射變換），就能重建出拍攝的目標三維場景[62]。圖2.6傳感器隨....

圖2.8立體元圖像陣列示意圖

吉林大學博士學位論文16(a)Nobita立體元圖像陣列(b)局部放大圖(c)Seagull立體元圖像陣列(d)局部放大圖圖2.8立體元圖像陣列示意圖2.3立體元圖像同名像點相關性分析集成成像系統(tǒng)在顯示端包含兩個主要部分：高分辨率的顯示設備和一個微透鏡陣列。在顯示設備上顯示的由記....

本文編號：3918968