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首页> 外文会议>Stereoscopic Displays and Virtual Reality Systems XIV; Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering; vol.6490; Electronic Imaging Science and Technology >Free Viewpoint Image Generation Using Multi-Pass Dynamic Programming
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Free Viewpoint Image Generation Using Multi-Pass Dynamic Programming

机译：使用多遍动态编程免费生成视点图像

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摘要

Ray-Space is categorized by Image-Based Rendering (IBR), thus generated views have photorealistic quality. While this method has the performance of high quality imaging, this needs a lot of images or cameras. The reason why that is Ray-Space requires various direction's and position's views instead of 3D depth information. In this paper, we reduce that flood of information using view-centered ray interpolation. View-centered interpolation means estimating view dependent depth value (or disparity map) at generating view-point and interpolating that of pixel values using multi-view images and depth information. The combination of depth estimation and interpolation realizes the rendering photo-realistic images effectively. Unfortunately, however, if depth estimation is week or mistake, a lot of artifacts appear in creating images. Thus powerful depth estimation method is required. When we render the free viewpoint images video, we perform the depth estimation at every frame. Thus we want to keep a lid on computing cost. Our depth estimation method is based on dynamic programming (DP). This method optimizes and solves depth images at the weak matching area with high-speed performance. But scan-line noises become appeared because of the limit of DP. So, we perform the DP multi-direction pass and sum-up the result of multi-passed DPs. Our method fulfills the low computation cost and high depth estimation performance.
机译：Ray-Space通过基于图像的渲染（IBR）进行分类，因此生成的视图具有逼真的质量。尽管此方法具有高质量成像的性能，但需要大量图像或照相机。之所以如此，是因为Ray-Space需要各种方向和位置的视图，而不是3D深度信息。在本文中，我们使用以视图为中心的光线插值来减少信息泛滥。以视图为中心的插值意味着在生成视点时估计与视图相关的深度值（或视差图），并使用多视图图像和深度信息对像素值的深度值进行插值。深度估计和插值的结合有效地实现了逼真的图像渲染。但是，不幸的是，如果深度估计是一周还是错误的，则在创建图像时会出现很多伪像。因此，需要强大的深度估计方法。当我们渲染自由视点图像视频时，我们在每一帧执行深度估计。因此，我们希望控制计算成本。我们的深度估算方法基于动态规划（DP）。该方法以高速性能优化和求解弱匹配区域的深度图像。但是由于DP的限制，出现了扫描线噪声。因此，我们执行DP多方向传递，并汇总多次传递的DP的结果。我们的方法满足了低计算成本和高深度估计性能。

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