文档介绍：摘要关键字:/;运动估计;块匹配;菱形搜索;3DCGI2D3D中每一帧图像的深度信息。针对视频转视频中深度信息的提取,本文具体的索策略。实验结果表明,该算法与传统的三步搜索法、菱形搜索法等相比,减少了对静止区域的搜索,保证搜索的精度和速度;对于运动剧烈的前景区域,采用改进3DCGI2D以/技术可以有效解决片源不足的问题,这使得/技术的研究有着更为现实的意义。视频转视频的关键就是如何快速并且高质量地获取视频序列研究成果包括以下几个方面:(1)时空相关性和概率分布特性,使用了搜索起点预测准则、中止阈值准则和自适应搜对静止块的搜索,减少了搜索点数,在保证图像质量的同时,提高了运动估计的速(2)3DNuke的前后景区域进行划分,对于运动缓慢的背景区域,采用改进的全搜索算法,停止的块匹配运动估计算法,在保证图像质量的同时,最大程度提高搜索速度。由于软件支持脚本语言,可以在软件中直接实现算法,将改进算法与实际应用相结合。(3)Matlab法的精度和速度,并与传统的算法进行了比较。在软件中实现了视频前后景的半自动分割,并用脚本语言实现了改进的算法。高,簅
,canMatlabandmethodsforproducing簎binocularcamera,CGI2D3DBecauseexpensiveCGIlimited2D,getthrough2D3DwhichhasrealisticsignificanceThekeytechniquethe/:1Improvedblockmatching瓵specialtemporalcorrelationprobabilitybetweenalgorithmbasesstudy琫terminationpatternExperimentalresults,TSS,—;present,therethreeprocesspapervectorsoutareause
目录第一章引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章视频转视频的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章块匹配运动估计算法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯块匹配准则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图像质量的评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章深度信息的提取及深度图的优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯深度信息的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯深度图的优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第五章视频的合成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第六章实验结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..改进的块匹配运动估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第七章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究目的及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.课题的研究内容与创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.视频转视频的制作流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯运动估计的分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯块匹配搜索算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯预测搜索起点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯.中止阈值准则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..改进的块匹配运动估计算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..改进的算法与实际应用相结合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯视差与深度的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.红蓝视频的合成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯与软件及的结合使用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯脚本语言在软件中的使用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.袢≡.
参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯攻读学位期间的研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.学位论文独创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..
第一章引言研究目的及意义随着技术的迅猛发展,产业已经进入快速成长阶段。许多电影纷纷制作上映,并且电视已经上市进入百姓家庭。但是目前存在许多制约电影和电视发展的因素,其中一个因