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基于运动分析的视频图像深度信息获取方法研究

作 者: 黄博闻
导 师: 关宇东
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 信息与通信工程
关键词: 运动分析 深度图 2D转3D 光流法 立体视觉
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 40次
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内容摘要


现代电影电视技术的发展不断给人们带来更新更好的视听体验。伴随着3D显示技术和3D电影的成功,以及人们对3D体验的热衷,3D视频产业也逐渐备受关注。然而,3D视频的拍摄对资源和时间的消耗较大,现有拍摄的立体视频资源相对匮乏。相比之下,高质量的2D视频资源丰富,将这些2D视频转换成3D视频将可以大大地弥补3D视频的不足,促进并有助于3D电影电视等相关行业的发展与进步。将2D的视频转化为3D视频,需要补充2D场景的景深信息,即获取2D视频帧图像对应的深度图,再利用DIBR(Depth Map Based Rendering)的技术生成3D呈像需要的左右视图。本文主要探讨了从二维的视频帧图中,利用运动分析的结果和参数,提取出深度信息的途径。首先,以光流场的灰度梯度方程为基础,使用金字塔分割的方式提高估计精度,并且在计算灰度梯度时引入运动参量,采用迭代逼近的方法求解模型约束,获得运动场;再根据相位梯度方程,采用Gabor滤波器组提取相位信息,估计出另一个运动场,二者综合。然后,对场景分割,分别使用边沿检测和区域生长的方法,根据分割信息对物体区域内部进行运动矢量的平滑处理。其次,利用人眼易于将快速运动物体识别为前景和物理尺度随着与摄像机的远离而缩小的特性,将速度越快的物体设置为更近的景深,从而获得深度图。最后,对深度图进行直方图均衡化,并采用形态学的方法对深度图进行滤波,提高深度图的质量。二维视频的深度信息提取技术具有广阔的发展和应用前景。它以人类的立体视觉特性为基础,从2D场景中利用现代图像处理的技术提取景深信息。本文利用场景的运动信息提取出深度信息,并通过实验验证了利用运动信息获取深度信息的可行性,取得了较好的实验结果。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章 绪论  8-16
  1.1 课题来源背景及研究的目的和意义  8-10
  1.2 国内外研究现状及分析  10-15
    1.2.1 3D 视频技术概述  10
    1.2.2 基于深度图 3D 视频转换方法概述  10-12
    1.2.3 运动分析方法概述  12-15
    1.2.4 基于深度图 3D 场景重建方法概述  15
  1.3 本文主要研究内容与结构  15-16
第2章 三维立体视觉  16-24
  2.1 引言  16
  2.2 双目视觉系统  16-21
    2.2.1 单目视觉系统的数学模型  16-20
    2.2.2 双目视觉系统的数学模型  20-21
  2.3 深度信息获取  21-23
  2.4 本章小结  23-24
第3章 运动场估计  24-54
  3.1 引言  24
  3.2 基于块的运动估计  24-26
  3.3 光流场  26-30
    3.3.1 光流方程  26-28
    3.3.2 光流场的表示方法及评价机制  28-30
  3.4 基于模型约束的光流方程求解  30-35
    3.4.1 模型约束  30-32
    3.4.2 光流场求解算法设计  32-34
    3.4.3 金字塔分解  34-35
  3.5 基于平滑约束的光流方程求解  35-36
  3.6 光流法中存在的问题  36-37
  3.7 基于相位梯度的光流方程  37-39
  3.8 基于分割的光流场优化  39-42
    3.8.1 基于边沿检测的优化  40-41
    3.8.2 基于区域生长的优化  41-42
  3.9 实验结果对比与光流法的综合  42-52
    3.9.1 模型约束光流法实验  42-45
    3.9.2 基于平滑约束的光流法实验  45-47
    3.9.3 基于相位梯度的光流法实验  47-48
    3.9.4 光流法的对比与综合  48-52
  3.10 本章小结  52-54
第4章 深度信息提取与优化  54-65
  4.1 引言  54
  4.2 由运动场生成深度图  54
  4.3 深度图的优化  54-57
    4.3.1 深度图的均衡化  54-55
    4.3.2 形态学滤波  55-57
  4.4 3D 显示技术  57-58
  4.5 由深度图生成 3D 视图  58-59
  4.6 结果分析  59-64
  4.7 本章小结  64-65
结论  65-67
参考文献  67-73
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  73-75
致谢  75

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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