DIBR技术:空洞填补与高质量虚拟视点图像生成
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更新于2024-08-10
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"本文针对基于深度图像的绘制(DIBR)技术在生成虚拟视点图像时出现的空洞问题,提出了一种新的高质量虚拟视点图像绘制算法。通过融合多幅参考图像生成的目标图像来填补大部分空洞,再利用逆映射技术在剩余的少量空洞中寻找对应内容进行填充,从而提高生成图像的质量。实验结果证明了该方法的有效性。"
在计算机图形学领域,多视点视频技术能够为用户提供不同视角的视频体验,而DIBR(Depth Image Based Rendering)技术则是实现这一功能的关键。然而,由于视点变换过程中景物的遮挡关系变化,生成的虚拟视点图像往往会出现可见性问题和空洞。可见性问题指的是同一像素点在不同视点中可能对应多个源像素,需要解决哪个像素是“可见”的问题。传统的解决方案是使用Z-buffer算法,但这种方法计算量大,效率较低。为此,本文采用了McMillan提出的极线排序法,根据摄像机模型系统,依据视点位置的不同,以特定顺序绘制像素,有效解决了可见性问题。
空洞问题更为复杂,它源于场景深度的不连续性,特别是在物体边界和遮挡区域。当基线距离较大时,目标图像中可能出现大面积的空洞,影响图像质量。为解决这个问题,文章提出了结合多幅参考图像和逆映射的技术。首先,通过融合多幅参考图像生成的目标图像,可以填补大部分空洞。对于那些仍无法填补的小部分空洞,文章利用投影得到的目标图像的深度图,通过逆映射将这些深度信息映射回参考图像,用参考图像中的内容填充空洞。这种方法充分利用了所有参考图像的信息,提高了空洞填补的准确性和图像的整体质量。
实验结果显示,通过融合多幅参考图像生成的目标图像,大部分大空洞能得到较好填补。但仍有少量空洞残留,特别是在图像的边界或复杂区域。这时,逆映射技术派上了用场,它从目标图像出发,反向寻找参考图像中的对应像素值,有效填补了这些剩余的空洞,生成了高质量的虚拟视点图像。
本文提出的算法通过结合多幅参考图像的融合和逆映射技术,有效地解决了DIBR技术中的空洞问题,提高了虚拟视点图像的视觉效果。这种方法对于增强现实、虚拟现实等应用具有重要意义,能够提供更逼真的多视点视频体验。
2019-01-15 上传
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