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公开(公告)号：CN103702098B
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201310664540.5
申请日：2013-12-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种时空域联合约束的三视点立体视频深度提取方法，针对中心视点图像，利用从左右视点图像寻找最佳匹配点；利用BP算法和平面融合方法优化基于能量函数的视差估计过程；利用三视图视差和遮挡信息迭代优化；利用光流法构建相邻帧时域视差约束关系，定义了光流法置信度，抑制了视差序列时域跳变；利用二项式亚像素估计和联合双边滤波，消除由于视差值量化带来的错误，并获取亚像素精度的视差；所求视差经量化后得到最终的深度序列。与仅利用单帧进行约束相比，本发明寻找多参考帧光流，能够很好地避免空域错误在时域上的传播。因此，本发明能够通过三视点图像来求取时空域上均连续且准确的深度图像序列。
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公开(公告)号：CN103702098A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310664540.5
申请日：2013-12-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种时空域联合约束的三视点立体视频深度提取方法，针对中心视点图像，利用从左右视点图像寻找最佳匹配点；利用BP算法和平面融合方法优化基于能量函数的视差估计过程；利用三视图视差和遮挡信息迭代优化；利用光流法构建相邻帧时域视差约束关系，定义了光流法置信度，抑制了视差序列时域跳变；利用二项式亚像素估计和联合双边滤波，消除由于视差值量化带来的错误，并获取亚像素精度的视差；所求视差经量化后得到最终的深度序列。与仅利用单帧进行约束相比，本发明寻找多参考帧光流，能够很好地避免空域错误在时域上的传播。因此，本发明能够通过三视点图像来求取时空域上均连续且准确的深度图像序列。
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