平面相机阵列四参考视点的深度图像绘制(Depth Image Based Rendering,DIBR)方案允许用户全方位身临其境地体验场景,可有效避免虚拟视点图像边界空洞,然而该方案引入了较为显著的伪影、背景渗透等失真.为此,提出一种深度和结构相似性(St...平面相机阵列四参考视点的深度图像绘制(Depth Image Based Rendering,DIBR)方案允许用户全方位身临其境地体验场景,可有效避免虚拟视点图像边界空洞,然而该方案引入了较为显著的伪影、背景渗透等失真.为此,提出一种深度和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)引导的四参考视点融合算法.首先,深入分析了针对平面相机阵列的四参考视点DIBR方案中失真产生的原因;然后,利用参考视点与虚拟视点间的相对位置关系进行视野错误排除,并根据恰可察觉失真模型提取融合图像的失真掩膜;最后,利用失真区域各视点的深度信息和SSIM进行自适应视点融合,进而绘制出高质量的虚拟视点图像.实验结果表明,本文算法绘制的虚拟视点图像比标准方案在SSIM和沉浸式视频峰值信噪比方面分别提升了0.001 8和1.46 d B,比文献方法在主观视觉感知方面更接近于真实图像.展开更多
文摘平面相机阵列四参考视点的深度图像绘制(Depth Image Based Rendering,DIBR)方案允许用户全方位身临其境地体验场景,可有效避免虚拟视点图像边界空洞,然而该方案引入了较为显著的伪影、背景渗透等失真.为此,提出一种深度和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)引导的四参考视点融合算法.首先,深入分析了针对平面相机阵列的四参考视点DIBR方案中失真产生的原因;然后,利用参考视点与虚拟视点间的相对位置关系进行视野错误排除,并根据恰可察觉失真模型提取融合图像的失真掩膜;最后,利用失真区域各视点的深度信息和SSIM进行自适应视点融合,进而绘制出高质量的虚拟视点图像.实验结果表明,本文算法绘制的虚拟视点图像比标准方案在SSIM和沉浸式视频峰值信噪比方面分别提升了0.001 8和1.46 d B,比文献方法在主观视觉感知方面更接近于真实图像.
