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摘要:
针对基于“2D+深度”数据表示格式的3D 视频数据,在编码前对深度图进行降采样编码能够有效地降低码率,然而引入的降采样失真将会影响合成图像的质量。因此,如何有效地在解码端进行上采样以降低降采样失真的影响成为了当前研究的关键问题。本文提出了基于纹理信息与深度图空时梯度的深度图上采样算法,基于深度序列中图像间的时间梯度,图像像素点的水平梯度和垂直梯度,确定深度图像素间的时空相关性,对采样参考点进行决策,从而利用相关的参考点对深度图进行上采样。实验表明,本文方法提高了深度序列的编码性能和最终合成的虚拟视点图像的质量。
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内容分析
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文献信息
篇名 基于纹理信息与深度图空时梯度的深度图上采样算法
来源期刊 铁道学报 学科 工学
关键词 深度图编码 深度图采样 视点合成 梯度
年,卷(期) 2015,(7) 所属期刊栏目 铁道通信信号
研究方向 页码范围 66-71
页数 6页 分类号 TP391
字数 6052字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8360.2015.07.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵耀 北京交通大学信息科学研究所 61 474 12.0 19.0
2 林春雨 北京交通大学信息科学研究所 5 48 2.0 5.0
3 白慧慧 北京交通大学信息科学研究所 10 23 3.0 4.0
4 邢耀雪 北京交通大学信息科学研究所 1 0 0.0 0.0
5 姚超 北京交通大学信息科学研究所 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
深度图编码
深度图采样
视点合成
梯度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
铁道学报
月刊
1001-8360
11-2104/U
大16开
北京复兴路10号
2-308
1979
chi
出版文献量(篇)
4684
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85544
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导