【摘 要】
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随着数字广播电视技术的发展,人们对视觉感知的要求已经从传统的2D图像发展到感知性更好、更逼真的3D图像。三维电视(3DTV)广泛被视为继高清电视(HDTV)之后,发展前景最为广阔
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随着数字广播电视技术的发展,人们对视觉感知的要求已经从传统的2D图像发展到感知性更好、更逼真的3D图像。三维电视(3DTV)广泛被视为继高清电视(HDTV)之后,发展前景最为广阔的多媒体业务之一,因此对三维电视系统的研究具有很大的理论和现实意义。本文讨论了目前经典的三维电视系统以及三维显示、编码技术的研究现状,针对三维电视系统的关键难题——深度提取算法做了大量的工作,分析了深度提取的两种方法,依靠深度摄像机获取和依靠立体匹配算法进行计算,由于深度摄像机造价较高且有很大局限,本文重点研究了立体匹配算法的研究现状和算法原理。立体匹配是计算机视觉领域的核心组成部分,在三维电视、汽车辅助驾驶、计算机视觉等实践中都有广泛的应用。在三维电视系统中,对深度图的精度要求较高,而且如果电视节目要求现场直播,对算法的实时性也有很高的要求,因此本文对立体匹配算法进行大量研究后,提出了一种准确且相对快速的立体匹配算法——基于图像分割的立体匹配方法。该算法基于Tao算法框架,通过图像分割、初始视差获取、初始模板计算、区域及模板优化、模板分配等步骤来实现。在图像分割步骤中,我们采用了Mean Shift图像分割算法,能得到准确快速的分割效果；在初始视差获取时,采用十字聚合的算法,这是一种准确快速的局部立体匹配算法；区域及模板优化的引入使得算法鲁棒性更强；进行模板分配时,为了进一步提高算法的实时性,采用了一个不同于普通Tao框架的评价函数。经实验表明,这是一种准确快速的立体匹配方法。
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