基于区块链的教学多视点视频生成和管理系统设计

随着3D显示快速融入人们生活,多视点视频作为其重要的支撑技术得到广泛关注。多视点视频是一种能够满足用户全方位、多角度观看视频的视频采集技术,目前多视点视频主要存放在集中存储的磁盘阵列,存在数据篡改或替换的隐患,不适合教育等保密要求较高的场景开展应用,因此,文章基于区块链技术进行多视点视频生成和管理系统设计,能够在有效满足视频实时传输的基础上确保视频访问和管理的安全性。

激光点云数据离群点删除下的多视点场景虚拟重构

单纯的激光扫描技术在现实场景虚拟重构时,有效点云数据过少,坐标均衡性较差,混乱坐标较多。为提高虚拟现实重构精度,设计基于激光点云离群点删除的多视点场景虚拟重构方法。提取多视点场景激光点云数据,包括激光数据角点特征提取,以及视觉数据角点特征提取。设置离群阈值,计算三维坐标轴中非离群点数据集所包含的空间长度,设置离群点坐标栅格结构。通过点激光云数据提取值,计算移除离群点前后点云数据之间的平均距离,完成无用数据移除,实现虚拟重构。实验结果可知:移除前后平均距离差距显著,可见离群点的移除对虚拟现实重构技术有明显作用;在使用所提方法得到的虚拟现实重构场景中,可以得到明显的房间轮廓,且大型物体重构影像也十分清晰。

虚拟多视点舰船图像背景局部缺失修复方法

针对虚拟多视点舰船图像生成时,图像背景容易出现局部缺失的问题,研究虚拟多视点舰船图像背景局部缺失修复方法。依据舰船的多视点图像及相应视差图,利用反向映射方法生成舰船虚拟视点图像,将消除伪影后的舰船虚拟视点图像,合成为虚拟多视点舰船图像。利用图切割方法,构建虚拟多视点舰船图像前景与背景标号对应的吉布斯能量方程,确定各像素点的标号,自动分割虚拟多视点舰船图像。利用快速行进算法,依据由外至内的次序,依次修复图像背景中的局部缺失点,实现虚拟多视点舰船图像背景的局部缺失修复。实验结果表明,该方法可有效修复虚拟多视点舰船图像背景中的局部缺失,修复后图像像素点的峰值信噪比高于25 dB。

基于多视点和条纹的高反射表面面形测量技术

使用液晶显示器屏幕作为参考平面,并利用相机阵列实现了基于多视点的高反射表面面形精确重建。首先利用各相机获取参考平面靶标在标准平面镜中的镜像,通过镜面标定获得参考平面与各相机的外参,再利用参考平面的唯一性对相机阵列进行全局标定。然后用显示屏向被测面投射相移条纹,并通过各相机采集反射后的受调制图像,获得参考平面上的点与各视点归一化成像平面上图像点之间的密集反射对应关系,据此求得待测面相对于各视点的绝对点云坐标,最后依据全局参数进行拼接,从而实现对更大尺寸、更大曲率高反射表面的面形测量。同时基于参考平面和标准平面镜的平面性,提出一种共平面约束来优化视点几何参数和全局参数,减小系统误差。通过对不同形状的标准镜面进行测量,验证了所提方法的有效性和准确性。

基于Delaunay三角形网格的多视点视频编解码算法

为解决多视点视频的三维视觉感知冗余及传输和存储数据量庞大等问题,本文提出基于Delaunay三角形网格的多视点视频编解码算法。将视频内的每帧图像作为原始参考图像,基于Delaunay将其自适应地分割成若干三角形,将分割后的三角形的各个顶点信息反馈至输出图像中,并基于Delaunay模型、参数仿射变换估计三角形中各点的视差矢量,得到多视点视频残差图像。运用EDCT(embedded discrete cosine transform)算法对残差图像进行编码,通过将熵编码的过程反向操作实现多视点视频解码。实验验证了所提算法可以完美地还原原视频内容,编解码后的视频情景逼真、画质更清晰,观感体验更佳。

基于SIFT特征的多视点云数据配准和拼接算法

针对无特征标志点的大场景多视点云数据,提出了一种新的基于SIFT特征的配准和拼接算法。算法提出了有效纹理图像的概念,并对有效纹理图像进行SIFT特征提取和匹配;然后将提取的SIFT特征点和匹配关系反射到三维点云数据,获取多视点云数据的特征点和匹配关系,完成多视点云数据的拼接。算法在有效纹理图像中提取和匹配特征点,排除了点云数据中孔洞和无效数据的干扰,并且算法只利用较高鲁棒性的特征点对进行拼接,计算简单,匹配精度和效率都得到提高。对室内和室外两个大场景的2个视点数据进行实验,实验结果证明拼接速度和精度都有较大的提高。

基于多视点商品本体的商品视点知识分析方法研究

电子商务交易过程中,交易对象处于观察商品的不同视点下,视点持有人对商品的认知会存在差异。为解决商品认知的多视点特性,提出了将商品认知差异视为商品的视点知识的观点,分析商品视点知识的具体表现,构造商品视点知识的分析函数,并建立多视点商品本体描述商品的一般知识和视点知识。实验结果表明,加入商品视点知识的多视点商品本体更加拟合实际电子商务环境的需要。

基于自适应参考帧模式选择的多视点视频编码方法

基于多视点视频序列相关性,提出独立片的概念,进而提出一种采用自适应参考帧模式选择的多视点视频编码方法.在保证高率失真性能的前提下,应用独立片、自适应算法有效地降低了多视点视频编码计算复杂度,将多种性能进行有机结合,可以根据用户外部设置的参数调整自适应模式.实验结果表明,该方法在保证高压缩效率的前提下,能有效地降低计算复杂度,并改善随机访问性能.

采用多形状特征融合的多视点目标识别

研究了多视点下三维目标的识别问题。针对传统的采用单一特征的方法在目标描述方面的不足,提出了一种融合多种特征的识别算法。首先,利用各向异性高斯方向导数相关矩阵提取目标角点,采用骨架约束提取特征角点,将各特征角点到目标质心的归一化距离作为角点描述子。接着,分别提取目标的几何矩不变量、仿射矩不变量、目标边界的傅里叶描述子;计算4种特征的类内和类间散布矩阵;以样本散布矩阵的迹作为权重,加权融合4种特征。然后,对融合后的特征向量进行独立成分分析(ICA),得到相互独立的特征分量。最后,采用支持向量机的分类方法进行分类。实验结果表明,本文提出的方法比采用单一特征的方法的正确识别率平均提高10%以上,且在小训练样本(10%总体样本)情况下仍能获得80%以上的识别率,可满足经纬仪实时目标识别系统的要求。

UML多视点建模机制应用研究

论述了 UML支持软件工程全过程的多视点、可视化建立开发系统模型的优势和适用性 .并针对一个小型图书管理系统 ,通过建立的静态模型 (用例图、包图、配置图 )和动态模型 (状态图、顺序图、合作图 ) ,展示了 UML多视点建模实例 ,说明了应用 UML 建立富有弹性的、可扩充的软件开发模型的过程框架和机制 .

多视点视频编码的研究现状及其展望

阐述了多视点视频编码(MVC)的主要研究问题。其中首先介绍了MVC的体系结构和发展过程;然后详细讨论了MVC的研究内容,包括预测结构、提高MVC编码效率的技术和高层语法;最后在总结MVC研究现状的基础上,提出了MVC在3D视频应用中的研究思路。

多视点三维数据合并中的定标球球心算法

利用每个数据点的k近邻点计算其法向量,并以扫描区域中心点的法向量为基准,使所有点的法向量指向球心;然后根据扫描仪的测量精度计算误差范围,以扫描区域中心点法向量的延长端点为中心提取出球面数据点;最后以球面数据点法向量延长端的质心为该定标球的球心.大量真实数据实验表明,文中算法具有较高的精度和较好的稳定性.

基于SIFT匹配的多视点立体图像零视差调整

针对多视点自由立体显示系统,提出一种基于SIFT匹配的平行多视点立体图像零视差调整方法。首先,通过SIFT变换提取图像特征关键点、对特征关键点进行匹配,获得精确匹配点。然后,运用频率调和显著性模型计算场景的视觉显著性、提取显著性掩膜,以筛选匹配点作为零视差调整的关键点。最后,依据SIFT匹配点计算视点间视差值,并基于视差调整原理对多视点立体图像进行零视差调整。实验结果表明,所提出的方法适合多视点自由立体显示系统,零视差调整后的多视点立体图像具有良好的自由立体显示效果。

基于多视点视频的虚拟会议显示与合成

构造能够支持与会者群组间自然方式交流与交互的虚拟会议人机交互环境是虚拟会议要解决的核心问题 .本文介绍了建立半沉浸的投影显示设备构造虚拟环境的方法 ,能够实现与会者之间空间位置的重构 ;提出了基于水线的视频对象分割算法 ,能够稳定地从虚拟会议静态背景环境实时提取与会者对象 ,以及基于位置的多视点视频重构合成方法 .

多视点视频中基于局部直方图匹配的亮度和色差校正

由于相机性能的差异,多视点视频序列之间总是存在亮度和颜色的差异,为降低这种差异对多视点系统中各种后续处理效果的影响,提出了一种基于部分重叠局部直方图匹配的亮度和色差校正算法。该直方图匹配算法先通过原图像直方图和参考图像直方图的匹配建立映射函数,然后使用该映射函数来校正原图像的亮度和色差值。根据映射函数的计算方法不同,直方图匹配可以分为全局直方图匹配和局部自适应直方图匹配。在全局直方图匹配算法中,由于整幅图像是使用统一的映射函数,因此校正性能较差。而局部自适应直方图匹配算法则是利用局部信息为每个像素建立唯一的映射函数,因此能够准确地校正图像不同区域的差异,但是算法的复杂度非常高。该部分交叠的局部直方图匹配方法中,一小块范围内的像素是使用同样的局部直方图来建立映射函数,然后使用条件去块滤波器去除可能存在的块效应。与自适应局部直方图匹配算法相比,该算法不仅可减少计算直方图和映射函数的次数,而且在降低计算复杂度的同时,还能够自适应地校正图像不同区域的差异。该算法可作为多视点视频系统中的预处理技术,实验结果表明,该算法能够提高后续压缩过程的性能。

多视点视频编码中的运动和视差估计快速算法

针对多视点视频编码复杂度高的问题,提出一种基于分层B帧视点-时间预测结构的运动和视差联合估计快速算法.利用参考帧图像和当前编码图像的运动矢量及视差矢量之间的几何关系,设计可靠的预测矢量作为搜索起始点,并分别在不同方向的参考帧内进行小范围的运动补偿以得到最佳运动和视差矢量.该方法由前一次运动/视差估计得到候选矢量来进行下一次视差/运动估计,只需1次搜索过程就能同时确定最佳运动和视差矢量.实验结果表明,该算法与JMVM全搜索算法相比,能在保持编码质量的同时,节省87.69%的编码时间.

三维激光扫描多视点云拼接新方法

提出了一种新的多视点云拼接算法.该方法首先根据点云观测数据,以一个二维平面网格以及网格中各网点所对应的Z坐标来拟合参考点云;然后采用公共点对法将目标点云概略拼合到参考网格点云;最后,计算目标点云中各点至网格点云中相应网眼的距离,并以所有这些距离的平方和最小为准则,采用最小二乘法迭代解算点云坐标转换参数.实例证明,该方法算法可靠,操作简单,计算效率高,具有很强的实用价值.

多视点自由立体显示串扰分析与视区仿真

对多视点自由立体显示的串扰成因进行了分析,推导出了无串扰观看点与光栅参数之间的关系;然后分别对垂直于显示器方向和平行于显示器方向的串扰进行了分析与计算,得到了屏前三维空间的串扰分布情况.仿真结果表明,沿显示屏幕垂直方向的视区范围大于水平方向的视区范围,而且在水平平行于屏幕的方向上,每一个视点存在多个理论无串扰观测点,但在垂直于屏幕方向上,每个视点只存在一个理论无串扰观测点.最后通过对屏前三维区域视点光强进行仿真,进一步验证了串扰计算的准确性,为自由立体显示系统的最佳设计与具体实现奠定了仿真基础.

基于相关性分析的多模式多视点视频编码

多视点视频编码方法除需具有较高编码效率外,还必须支持视点或时间的随机访问、低延时编解码、视点可分级等性能.多视点视频信号的时间、视点间相关性随相机密度、光照、对象运动等因素不同而变化.文中提出基于多视点视频信号相关性分析的多模式多视点视频编码方法,改变传统单一预测模式的多视点编码结构,将多种性能优良的预测编码模式有机结合,根据多视点视频相关性分析灵活选择合适的预测编码模式,以获得优异的编码综合性能.实验结果表明,所提出的多模式多视点视频编码方法在保证高压缩效率的前提下,可进一步降低复杂度,提高随机访问性能.

多视点视频编码中的视频目标提取与视差匹配

在单通道视频目标分割算法的基础上 ,首先提出一种多视点视频编码中的视频目标提取方案 .然后提出一种基于多级块匹配视差估计算法 .应用Moravec算子对视差矢量图进行检测 ,提取特征视差矢量并对其进行精确度检验 .若特征视差矢量不够精确 ,则其所在块将重新进行小范围的块匹配 .若块匹配误差仍太大则将其分裂为四个子块重新匹配 .与传统块匹配算法相比 ,新方法能获得较为精确和平滑的视差场 ,提高重建后的图像质量 .