本文選題：深度視頻 + 基于深度信息的視點(diǎn)重建��； 參考：《北京交通大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：近年來,多視點(diǎn)+深度的三維視頻表示格式正在逐漸取代傳統(tǒng)的雙目立體視頻表示格式,并被廣泛應(yīng)用于新一代的三維視頻系統(tǒng)�；诙嘁朁c(diǎn)+深度的三維視頻系統(tǒng)通過視點(diǎn)繪制技術(shù)由給定視點(diǎn)的紋理圖像和深度圖像生成新的視點(diǎn)信息,從而構(gòu)成多視點(diǎn)立體顯示。本文針對(duì)多視點(diǎn)+深度的三維視頻系統(tǒng),以如何有效提升繪制視點(diǎn)視頻質(zhì)量為研究主線,重點(diǎn)研究了視點(diǎn)繪制和多視點(diǎn)+深度的視頻編碼問題。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新性研究成果包括：·提出了面向最小化空洞效應(yīng)的深度圖像增強(qiáng)算法。本文首先分析了基于深度圖像的多視點(diǎn)重建過程,歸納了視點(diǎn)重建過程空洞產(chǎn)生的原因,并以此為依據(jù)對(duì)空洞類型進(jìn)行了分類。針對(duì)離散分布的空洞像素,采用自適應(yīng)濾波器對(duì)深度圖像進(jìn)行處理,以增強(qiáng)深度圖像的質(zhì)量；針對(duì)連續(xù)的遮蔽區(qū)域,應(yīng)用方向性的圖像填補(bǔ)算法對(duì)遮蔽區(qū)域進(jìn)行填補(bǔ)。實(shí)驗(yàn)表明此方案在提升重建視點(diǎn)視頻主觀視覺質(zhì)量方面具有明顯的效果�！ぬ岢隽私Y(jié)合時(shí)間相關(guān)性信息的多視點(diǎn)繪制視頻增強(qiáng)方案。本文利用時(shí)域相關(guān)信息填補(bǔ)重建視點(diǎn)中的遮蔽區(qū)域,其中時(shí)域相關(guān)信息的選取充分考慮了場景內(nèi)前景目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模式。同時(shí),針對(duì)場景內(nèi)可能存在的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)模式,本文利用前景深度相關(guān)原則恢復(fù)被運(yùn)動(dòng)目標(biāo)遮擋的背景信息。實(shí)驗(yàn)表明本方案有效提升了重建視點(diǎn)的主、客觀質(zhì)量�！ぬ岢隽松疃纫曨l優(yōu)化采樣算法和率失真優(yōu)化編碼方案。針對(duì)尺度非對(duì)稱三維視頻編碼框架下的深度視頻采樣問題,本文以最小化合成視點(diǎn)失真為目標(biāo),設(shè)計(jì)了深度視頻優(yōu)化采樣方案；針對(duì)三維視頻編碼率失真問題,優(yōu)化了尺度非對(duì)稱視頻編碼的率失真方案。率失真優(yōu)化過程既考慮了紋理、深度視頻數(shù)據(jù)的編碼失真,也考慮了深度視頻的采樣失真。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本方案能夠有效地提升三維視頻的編碼性能和視點(diǎn)繪制的質(zhì)量。
[Abstract]:In recent years, the multi-view depth 3D video representation format is gradually replacing the traditional binocular stereo video presentation format, and is widely used in the new generation of three-dimensional video systems. Three-dimensional video system based on multi-view depth generates new view information from texture image and depth image of given viewpoint through viewpoint rendering technology, thus forming multi-view stereoscopic display. In this paper, we focus on how to effectively improve the quality of view video in a 3D video system with multi-view depth, and focus on the video coding problem of view rendering and multi-view depth. The main innovative research results of this paper are as follows: a depth image enhancement algorithm for minimizing void effect is proposed. In this paper, the process of multi-view reconstruction based on depth image is analyzed, and the causes of void generation in view reconstruction are summarized, and the types of voids are classified. In order to improve the quality of the depth image, adaptive filter is used to process the depth image for the discrete distribution of empty pixels, and the directional image filling algorithm is used to fill the shaded area for the continuous shadowing region. Experiments show that this scheme has obvious effect in improving the subjective visual quality of reconstructed view video. A multi-view video enhancement scheme based on time-dependent information is proposed. In this paper, the temporal correlation information is used to fill the shaded area in the reconstructed view, in which the temporal correlation information is chosen to take full account of the moving mode of the foreground target in the scene. At the same time, aiming at the complex motion patterns that may exist in the scene, this paper uses the foreground depth correlation principle to restore the background information that is blocked by the moving target. Experiments show that the proposed scheme can effectively improve the subjective and objective quality of the reconstructed view. A depth video optimal sampling algorithm and a rate-distortion optimized coding scheme are proposed. Aiming at the problem of depth video sampling in the framework of asymmetric scale 3D video coding, this paper aims at minimizing the synthetic view distortion, designs the optimal sampling scheme of depth video, and aims at the rate distortion problem of 3D video coding. The rate-distortion scheme of scale asymmetric video coding is optimized. Rate-distortion optimization takes into account not only the texture, depth video data coding distortion, but also the depth video sampling distortion. Experimental results show that the proposed scheme can effectively improve the coding performance of 3D video and the quality of view rendering.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN919.81

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本文編號(hào)：1997377