任意视点电视系统中深度数据的自适应非均匀量化方法

为了降低现有任意视点电视系统中深度数据量化所带来的量化失真,提出一种自适应非均匀深度量化方法.首先根据深度数据的统计特性,选取有效深度子空间;然后对有效深度子空间重新进行精细划分,得到对应的自适应量化表;最后使用该自适应量化表对原深度数据进行自适应量化.实验结果表明,与现有的均匀量化和普通非均匀量化方法相比,使用所提出的方法可使深度数据的量化信噪比平均提高20 dB.因此,自适应非均匀量化方法能够显著降低深度数据量化误差,有助于在任意视点电视系统的接收端获得高精度深度数据,从而得到主观效果更好的虚拟视图.

利用边缘像素深度特性的深度估计方法

为了提高物体边缘处像素的深度估计准确性,改善任意视点电视系统中合成虚拟视图质量,提出一种新颖的深度估计方法.该方法首先充分利用物体边缘像素的深度特性,将视图中的像素划分为3类,然后为每类像素提出相应的匹配代价函数的平滑项.与现有的基于边缘辅助信息的半自动深度估计方法相比,本方法有效提高了物体边缘处像素的深度估计准确性,在任意视点电视(FTV)系统接收端合成的虚拟视图客观质量PSNR平均提高0.32dB.

基于FTV的改进深度估计算法

深度估计是任意视点电视(Free View Television,FTV)系统的关键技术。为提高深度边缘的深度估计准确度,并解决视频序列中不同帧间同一深度物体深度估计值不一致问题,提出一种在深度图的时间一致性保持算法,以前一帧的深度图与当前视图的运动信息为约束条件估计当前帧的深度,使得相邻帧的深度图在时间上保持一致。