DIBR技术：空洞填补与高质量虚拟视点图像生成

"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。