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裸眼3D視頻的制作

文章來源:本站人氣:1834發表時間:2019-03-09

目前3D立體視頻技術正引起越來越多人的關注,其中主流的3D技術主要包括雙目立體視頻(包含2個視點的視頻數據)和多視點立體視頻(包含8個以上視點的視頻數據)。雙目立體視頻又可分為配戴眼鏡觀看和雙目裸眼立體顯示兩種,其中前者必須佩帶偏振眼鏡,為觀看帶來了不便,后者則要求觀看者必須從固定的角度進行觀看,當有多人同時觀看同一塊顯示器時,因為多數觀看者無法獲得最佳觀看位置從而大大影響觀看體驗。而對于多視點立體視頻技術而言,由于同一塊裸眼3D立體顯示器上可同時提供多個視點的內容,所以觀看者可以從任意自由的角度來觀看,極大地提升了觀看的便利性。所以多視點立體視頻已經成為當前技術研究的主流。但是,多視點立體視頻相對于雙目立體視頻而言數據量成倍增長,為存儲和傳輸帶來了不便,而基于深度圖的多視點立體視頻技術具有數據量小的優點,因而成為最有潛力的多視點立體視頻方案。本文深入研究了基于深度圖的多視點3D立體視頻技術中的若干關鍵技術環節,并進行了相應的仿真實驗。本文的章節內容安排如下:第2節介紹基于深度圖的多視點3D立體系統整體架構,第3節介紹深度圖提取,第4節介紹虛擬視點生成,第5節介紹多視點視頻合成,

一、基于深度圖的多視點3D立體視頻系統框架

  基于深度圖的多視點3D立體視頻系統的技術框架如圖1所示。首先需要進行原始視頻序列的拍攝,雖然最終多視點裸眼立體顯示系統需要9個甚至更多的視點的視頻內容,但是實際的原始視頻序列拍攝階段只需要拍攝2-3個視點的視頻即可,這是因為基于深度圖的虛擬視點生成技術可以在解碼端通過2-3個視點的視頻生成多個視點(在本文中為9個視點)的虛擬視點視頻,所以基于深度圖的多視點立體視頻技術具有數據量小,易傳輸的優點,克服了多視點視頻數據量大的缺陷。

  在原始視頻序列拍攝完成后需要進行深度圖的提取和相機參數的計算,該步驟中提取的深度圖的質量直接決定了后期生成虛擬視點視頻的質量。完成以上步驟后則需進行壓縮編碼并通過網絡傳輸到解碼端,解碼端對數據進行解碼后會進行基于深度圖的虛擬視點生成,將原始的2-3個視點的視頻數據變成9個視點的視頻數據,獲得的9個視點的視頻數據還不能直接在多視點裸眼3D立體顯示器上面播放,必須針對該顯示器所使用的3D光柵結構進行多視點視頻合成。

  本文的后續章節將會對深度圖提取、虛擬視點生成、多視點視頻合成三個環節進行詳細介紹并進行相應的仿真實驗。

  二、深度圖提取

深度圖是一副灰度圖像(如圖2-b),灰度值的范圍為0-255?;叶戎悼山Y合場景的景深信息進行換算得到深度值,立體視頻系統的實際應用中使用的是深度值。

  深度圖上的像素是0-255的灰度值,前文提到過深度圖主要用于虛擬視點生成,在該過程中,我們用到的是實際的深度值,所以需要建立一個轉換關系,將深度圖中的像素灰度值換算為實際的深度值:

  公式(1)中z就是我們在虛擬視點生成過程所需要的深度值,v表示圖2-b中的深度圖像中像素的灰度值,Znear和Zfar分別表示該視頻所拍攝的場景中的最近深度和最遠深度,這兩個值需要在原始視頻序列的拍攝過程中進行測定。

  2.2 基于塊匹配的深度圖提取

  用并排平行排列的兩臺相機拍攝同一場景,獲得兩幅圖像,要獲得其中一幅圖像的深度圖,需要用另一幅圖像來與之進行像素配對,經過像素點的配對匹配之后就會獲得該幅圖像每個像素點在兩幅圖像中間的視差.


此文關鍵詞:裸眼3D視頻制作
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