對象基立體視頻編碼研究.pdf

1、隨著科技的快速發(fā)展和人們生活水平的提高，普通的2D視頻已經不能滿足人們的視覺需求。與2D視頻相比，立體視頻通過添加場景深度信息可以給人們帶來更強的立體感和真實感，深受人們的歡迎。但與此同時，立體視頻的數據量龐大，遠遠大于普通視頻。這給視頻數據的存儲和傳輸帶來極大的困難。因此，提高立體視頻編碼效率具有重要的理論和現實意義。與傳統(tǒng)的基于波形的編碼方法相比，對象基立體視頻編碼方法不僅能夠有效的減少編碼錯誤，而且能夠提供基于內容的交互功能，具有

2、較強的內容描述能力和廣泛的應用前景。本文主要從對象基立體視頻編碼實用化過程所遇到的問題入手，對圖像分割、立體匹配兩方面進行研究。
　　圖像分割是圖像處理和計算機視覺領域的研究熱點和經典難題。本文針對經典的Grabcut算法耗時較大且在顏色相近區(qū)域分割精度不高的問題，提出一種基于超像素和改進 Grabcut方法的圖像分割新算法以獲得高效和準確的分割結果。首先通過改進Slic算法，得到前景邊緣信息保存較完整的超像素圖像。然后以超像素為

3、處理單元通過融合顏色、梯度等信息重建能量函數，并基于Grabcut框架進行分割。較原算法相比，改進算法提高了分割精度和效率。
　　立體圖像分割是對象基立體圖像處理中的關鍵和難點。為解決現有立體圖像分割精度不高且對不同通道內的圖像進行重復分割的問題，提出一種新穎且高效的基于圖割和視域相關性的立體圖像分割算法。首先通過改進 Grabcut算法對左圖像進行分割以提取出左圖像目標，然后基于左右圖像的視域相關性通過融合顏色和紋理特征的輪廓匹