针对背景静止的立体视频提出了一种快速的基于背景重构的视频分割算法。先利用帧差法分别确定出左右视频的前景运动区域，再重构出该区域的背景图像，最后，通过视频图像和背景图像的对比来准确地提取运动前景。然后，先匹配左右图像序列的背景图像，并保存它们的匹配结果，再分别对各立体图像对的运动前景进行匹配。采用该方法将立体视频分割可以减少图像数据的传输量和储存空间; 同时，视频分割之后再做匹配运算，减少了立体匹配的时间。
视频分割 背景重构 视差图像 立体匹配 video segmentation background reconstruction parallax image stereo matching
1 四川大学 电子信息学院,四川 成都 610065
2 四川大学 视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,四川 成都 610065
提出了一种利用同一场景的两幅视差图像生成用于多视点自由立体显示的多幅视差图像的方法。首先运用SIFT匹配算法从两幅视差图像中寻找匹配点,并运用生长运算得到图像的稠密匹配;然后根据匹配点坐标对视差进行了近似计算并得到左视差图像的深度图像;最后提出一种基于投影原理的多幅视差图像生成方法,由左视差图像和其深度图像生成了应用于多视点自由立体显示的多幅视差图像,其立体显示效果良好。
图像处理 自由立体显示 视差图像 尺寸不变特征变换(SIFT)匹配算法 深度图像
1 四川大学 电子信息学院,四川 成都 610065
2 四川大学 视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,四川 成都 610065
提出一种从平面图生成立体显示视差图的新方法。该方法利用Matlab建立曲面模型并为图片中的相应规则区域赋予深度信息,再根据深度信息的投影原理,在不同观察点得到具有视差的多幅视差图。将这些视差图的合成图在多视点自由立体显示器上显示,可以看到很好的立体显示效果。该研究对于多视点自由立体显示器利用现有大量的平面图像源得到立体显示效果具有一定指导的意义。
立体显示 视差图 中间矩阵 深度矩阵 auto-stereoscopic display parallax image transient matrix depth matrix
