具有容错能力的L1最优化半自动2D转3D

• 作者: 吴少群 安鹏 袁红星 郑悠
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 2D转3D 最优化 随机游走 图割 L1范数
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 447-455
• 页数: 9页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 6355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.02.026

摘要

半自动2D转3D的关键是将用户分配的稀疏深度转换为稠密深度.现有方法没有充分考虑纹理图像和深度图之间的结构差异,以及2D转3D对用户误标注的容错性.针对上述问题,借助L1范数对异常数据的抵制,在一个统一框架下实现结构相关具有容错能力的稀疏深度稠密插值.首先,利用L1范数表示估计深度和用户分配深度在标注位置的差异,建立数据项;其次,根据特征的相似性用L1范数计算局部相邻像素点之间的深度差异,建立局部正则项;再次,对图像进行超像素分割,根据不同超像素内代表性像素点之间深度差异的L1测度,建立全局正则项;最后,用上述数据项和正则项构建能量函数,并通过分裂Bregman算法予以求解.无误差和有误差情况下的实验结果表明,与边缘保持的最优化插值、随机游走、混合图割与随机游走、软分割约束的最优化插值和非局部化随机游走相比,本文估计深度图绘制的虚拟视点图像空洞和伪影损伤更小.在误操作情况下,本文比上述方法PSNR改善了0.9dB以上,且在视觉上屏蔽了用户误操作的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁红星	宁波工程学院电子与信息工程学院	38	103	6.0	8.0
2	吴少群	宁波工程学院电子与信息工程学院	24	61	5.0	6.0
3	安鹏	宁波工程学院电子与信息工程学院	27	110	6.0	9.0
4	郑悠	宁波工程学院电子与信息工程学院	15	19	3.0	4.0