基于物体建模的2D到3D转换深度图生成方法

"2D转3D中基于物体建模的深度图生成——李逸伦，庄伯金，北京邮电大学多媒体通信与模式识别实验室的研究论文。" 在2D到3D视频转换技术中，深度图的生成是关键步骤，它直接影响到立体视觉效果的质量。本文由李逸伦和庄伯金两位作者进行，他们来自北京邮电大学的多媒体通信与模式识别实验室。作者们强调了图像前景物体的深度信息对于3D转换效果的重要性，并且深入研究了如何计算和优化这些深度信息。 针对具有几何语义信息的图像前景物体，他们提出了一个创新的深度赋值方法。这种方法的核心是利用基础几何模型来构建图像前景物体的虚拟模型。通过这种方式，可以精确地计算出图像前景的深度信息，从而提高立体图像的逼真度和观看体验。 此外，论文还介绍了一个交互式深度图生成系统的设计与实现。这个系统允许用户通过简单的交互操作，如图像前后景的分离和深度信息的分配，生成高质量的深度图。这种用户友好的界面和工作流程，极大地提高了2D-3D转换的效率和灵活性。 关键词涵盖了2D-3D视频转换、深度图生成、物体建模以及交互式系统。这些关键词反映了论文的主要研究内容和技术焦点。中图分类号则将其归类为计算机科学与技术领域中的相关子类，即TP37，进一步表明了该研究在信息技术和图像处理领域的专业性。 通过这一研究，李逸伦和庄伯金的工作不仅提供了一种新的深度图生成策略，也为2D到3D视频转换技术的发展做出了贡献。他们的方法有望在未来被应用于更广泛的立体视觉应用中，如3D电影、游戏和虚拟现实体验，提升用户体验。