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基于图像分割的金字塔Lucas-Kanade光流法提取深度信息

         
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摘要

在2D到3D视频的转换过程中，深度信息的提取是最关键的问题。本文利用图像分割的金字塔 Lucas-Kanade光流法提取2D视频中的深度信息，主要做了如下工作：1是通过计算当前帧的最大运动矢量来决定所需构建的金字塔层数，通过自适应的方式决定金字塔层数可以弥补因金字塔层数过多造成的信息丢失或者因金字塔层数过少而无法满足 Lucas-Kanade 光流算法的不足；2是在每层金字塔中，利用 Mean Shift 图像分割后的信息，去除本次迭代计算得到的运动矢量中的坏点，使得深度提取更加准确；3是自适应地调整每层金字塔的迭代次数，使得在实验结果的质量几乎不变的情况下，达到降低时间复杂度的目的；最后通过统计图像分割每类中的深度值对所得到的深度图进行优化，使得最终得到的深度图中物体边缘信息更加清晰。实验结果表明，利用本文算法所得到的场景深度的边缘信息更加清晰，深度图中的坏点明显减少，在降低时间复杂度的同时，得到了较高质量的深度图。%Extracting depth information is the critical issue in the process of 2D to 3D video conversion.In this paper,the Pyramid Lucas-Kanade optical flow method based on image segmentation was employed to extract depth information and several achievements were reached.Firstly,the number of required pyramid layers was determined through calculation of the maximum motion vector of the image;such adaptive determination was a-ble to make up the losses of information caused by too many layers and to overcome the failure of Lucas-Kanade optical flow caused by too few layers.Secondly,the information acquired upon mean shift image segmentation in each layer was exploited to remove the error pixels of the motion vector at each iteration,therefore extrac-tion of the depth information was made more accurate.Thirdly,time complexity was reduced by adaptive ad-j ustment of the number of iterations in each layer,while the quality of the experimental results remained nearly unchanged.Lastly,the depth map was optimized through segmenting by statistics the depths in each class to make the final edge information much clearer,which enhanced the rendered 3D effect.Experiments show that the edge information of the obtained depth maps is clearer,error pixels are fewer and the quality of rendered views is higher with less time complexity.

著录项

  • 来源
    《铁道学报》 |2015年第1期|63-68|共6页
  • 作者

    李亚楠; 赵耀; 林春雨; 白慧慧; 刘美琴;

  • 作者单位

    北京交通大学 计算机与信息技术学院信息所;

    北京 100044;

    现代信息科学与网络技术北京市重点实验室;

    北京 100044;

    北京交通大学 计算机与信息技术学院信息所;

    北京 100044;

    现代信息科学与网络技术北京市重点实验室;

    北京 100044;

    北京交通大学 计算机与信息技术学院信息所;

    北京 100044;

    现代信息科学与网络技术北京市重点实验室;

    北京 100044;

    北京交通大学 计算机与信息技术学院信息所;

    北京 100044;

    现代信息科学与网络技术北京市重点实验室;

    北京 100044;

    北京交通大学 计算机与信息技术学院信息所;

    北京 100044;

    现代信息科学与网络技术北京市重点实验室;

    北京 100044;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理（信息加工）;
  • 关键词

    2D转3D视频技术; 金字塔 Lucas-Kanade光流法; Mean Shift图像分割; 运动估计; 深度信息;

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