【摘 要】
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为了缓解3D片源的不足,在结构化重建技术的基础上提出一种基于图层优化与融合的2D—3D视频转换方法.首先通过分段化结构重建框架得到场景离散的3D结构信息;然后以此为深度线索,使用一种扩展的GrabCut交互式分割方法提取出不同物体所在的图层,在每个图层上先对深度进行稠密扩散,再结合多种约束采用优化算法来增强区域层次感;最后将不同图层的深度根据视觉显著性特征进行融合,从而完成2D—3D视频转换.实验
【机 构】
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中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61070107,60835003）
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为了缓解3D片源的不足,在结构化重建技术的基础上提出一种基于图层优化与融合的2D—3D视频转换方法.首先通过分段化结构重建框架得到场景离散的3D结构信息;然后以此为深度线索,使用一种扩展的GrabCut交互式分割方法提取出不同物体所在的图层,在每个图层上先对深度进行稠密扩散,再结合多种约束采用优化算法来增强区域层次感;最后将不同图层的深度根据视觉显著性特征进行融合,从而完成2D—3D视频转换.实验和评估结果表明,该方法可以得到令人满意的转换效果.
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