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《多視點視頻編碼中的視差估計優(yōu)化方法研究【畢業(yè)論文】》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、本科畢業(yè)設(shè)計（20屆）多視點視頻編碼中的視差估計優(yōu)化方法研究摘要對多視點視頻編碼中的視差估計的各種方法做了較為廣泛的介紹，針對傳統(tǒng)方法難以可靠估計圖像中條紋單一區(qū)域中的像素點視差且精確度低這些問題進行優(yōu)化，提出一種基于VC平臺的優(yōu)化方法，以提高多視點視頻編碼效率。優(yōu)化方案采用Laws紋理測量方法分析圖像的紋理特征，把圖中像素點分類，分別針對對紋理單一區(qū)和紋理豐富區(qū)各自用合適的方法進行匹配。條紋單一區(qū)用分析條紋單一塊邊緣的灰度值進行相似性的匹配，紋理豐富區(qū)域用多級塊匹配法獲取視差，最終能夠獲取更準(zhǔn)確的視差圖，從而降低誤匹配
2、產(chǎn)生的概率。實驗最終取得了較理想的實驗結(jié)果。優(yōu)化方案利用Laws紋理測量方法分析出的紋理特征，其準(zhǔn)確率高于其他二階方法。分別針對紋理單一區(qū)和紋理豐富區(qū)各自用合適的方法進行匹配。最終能夠獲取更準(zhǔn)確的視差圖，降低誤匹配產(chǎn)生的概率。關(guān)鍵詞：多視點視頻編碼；視差估計；條紋單一區(qū)域；多級塊匹配AbstractAvarietyofdisparityestimationmethodsformulti-viewvideocodingareintroduced.Itisdifficulttogetdisparityoflesstextur
3、edpixels,afastermatchingspeedandahigherdegreeofaccuracyfortraditionalalgorithms.Accordingtotheseproblems,aoptimizationmethodbasedonVCplatformisproposed,whichcanimprovethecodingefficiency.Theoptimizationmethodfirstanalysisthedegreeoflawstexturemeasures,andtheninte
4、gratethelesstexturedandsimilarpixelsintoanarea,thenmatchtheachievedarea.Accordingtotheresultofresults,wecanachieveadensedisparitymapwithlesstexturedpixelsarea.Theexperimentfinallyachievesanidealresult.Theoptimizationmethodanalyzethetexturecharacteristicswiththete
5、xturemeasuremethod,theaccuracyofithigerthanothersecond-ordermethod.Matchingthesingletextureareaandrichtexturewiththeappropriatemethod.Finallyitcanachieveanaccuratedisparitymap.Reducethemismatchprobability.Soitisprovedtobefeasible.KeyWords:multi-viewvideocoding;di
6、sparityestimation;lesstextured;straightlinesegmentsmatching目錄1 引言12多視點視頻22.1多視點視頻概述22.2多視點視頻編碼22.2.1多視點視頻編碼概述22.2.2多視點視頻編碼體系結(jié)構(gòu)22.2.3多視點視頻編碼關(guān)鍵技術(shù)33 視差估計63.1視差的定義63.2視差估計概述73.2視差估計的約束條件73.2.1外極線約束73.2.2方向性約束73.2.3順序性約束83.2.4唯一性約束83.3視差估計算法83.3.1傳統(tǒng)視差估計算法83.3.2新視差估計算法
7、94 視差估計的優(yōu)化方法124.1總體設(shè)計思路124.2條紋單一區(qū)域的視差估計優(yōu)化134.2.1紋理特征的提取134.2.2條紋單一塊的獲得與匹配134.2.3條紋豐富區(qū)域的視差圖的獲得144.3實驗結(jié)果14致謝17參考文獻18附錄1科研論文201 引言在人們接觸自然界的過程中，需要從中獲取自然界的信息，這其中有70%都來自于視覺的攝入。攝像機拍攝的視頻以及圖像作為人眼功能的延伸，就有了非常重要的意義[1]。隨著科技的飛速發(fā)展，單攝像機拍攝的傳統(tǒng)視頻已不能滿足人們的需求，更加靈活且具有更好交互性的多視點視頻開始被越來越多
8、的人重視。視頻圖像中，無論是物體的運動還是顏色的變化，都非常復(fù)雜，尤其是多視點視頻。多視點視頻所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量很大，而提高提高數(shù)據(jù)壓縮效率的關(guān)鍵方法大致有幾個方面：視差估計、預(yù)測編碼、中間視圖合成等[2]。視差估計是多視點視頻編碼中幾種關(guān)鍵技術(shù)之一，也是一個難點問題。立體視頻和多視點高效編碼壓縮的前提在于可靠而準(zhǔn)確的視
