深度图像的获取及其处理

论文摘要

随着科学技术和人类认识世界需求的不断发展,传统的机器视觉已经不能满足人们对于三维物体识别的要求。与灰度图像相比,深度图像具有物体三维特征信息,即深度信息。由于深度图像不受光源照射方向及物体表面的发射特性的影响,而且不存在阴影,所以可以更准确地表现物体目标表面的三维深度信息。在VSP中一个重要的问题就是计算,编码和传输准确的深度图像。在多视图视频通信,自由视点视图以及3D播放中都需要使用深度图。所以在编码端必须获取场景深度图并做一定的处理再把它传送到解码器端。深度图在视频编码中的作用很大,可以有效的提高多视图图像传输和多视图视频传输的编码效率。本论文基于平行双目立体视觉系统首先获取视差图像,再将视察图像转换为深度图像,并且根据视图合成预测的需要做了初步的图像处理。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 论文所完成的研究工作
• 1.2 论文所使用的开发平台
• 1.3 论文各章节的安排
• 第二章 深度图像获取技术及其处理的国内外现状
• 2.1 引言
• 2.2 深度图像获取技术介绍
• 2.2.1 激光雷达深度成像
• 2.2.2 坐标测量机法
• 2.2.3 莫尔条纹法
• 2.2.4 结构光法
• 2.2.5 立体视觉技术
• 2.3 深度图像处理的国内外现状介绍
• 2.3.1 深度图像边缘检测技术
• 2.3.2 基于神经网络的深度图像处理
• 2.3.3 基于图像融合技术的深度图像处理
• 2.3.4 深度图像分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 平行双目系统中深度图像的获取
• 3.1 引言
• 3.2 双目立体系统的发展
• 3.3 立体匹配
• 3.3.1 匹配基元
• 3.3.2 匹配约束
• 3.3.3 匹配方法
• 3.4 平行双目视觉的基本几何关系
• 3.5 由平行双目立体视觉系统得到深度图像的相关问题
• 3.5.1 平行双目立体系统中的立体匹配
• 3.5.2 区域相关匹配算法
• 3.6 性能改进
• 3.7 本章小结
• 第四章 VSP 中深度图像的处理
• 4.1 引言
• 4.2 亚像素精度的视图合成预测
• 4.3 规则化多基线系统
• 4.4 深度图像的平滑
• 4.4.1 分析介绍
• 4.4.2 分级估计
• 4.4.3 归一化
• 4.4.4 中值滤波
• 4.4.5 深度图比较
• 4.4.6 附录
• 第五章 深度图像获取及平滑实验结果分析
• 5.1 深度图像获取结果及其分析
• 5.2 深度图像平滑及其分析
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文