【摘 要】
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为解决二维视频的三维转化问题,提出了一种基于非参数化学习和多线索融合的单目视频深度图提取方法.首先,利用单目图像的区域边界轮廓和几何透视结构线索,基于前景背景融合来
【机 构】
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南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室,罗彻斯特大学计算机科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61001152,31200747);国家自然科学基金资助项目(61071091,61071166,61172118);江苏省自然科学基金资助项目(BK2010523,BK2012437);南京邮电大学校级科研基金资助项目(NY210069,NY214037);国家留学基金委资助项目
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为解决二维视频的三维转化问题,提出了一种基于非参数化学习和多线索融合的单目视频深度图提取方法.首先,利用单目图像的区域边界轮廓和几何透视结构线索,基于前景背景融合来估计单目视频中各帧的深度图像;然后,利用视频帧间空时相关性,借助非参数学习实现单目视频深度估计;最后,利用全局背景深度分段约束和去抖动来增强深度视频序列.实验结果表明,与其他现有方法相比,该方法能得到更为准确的单目视频深度图序列,无论在主观质量还是均方根误差(RMS)和结构相似性度量(SSIM)上,均能取得较好的效果.
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