%0 Journal Article
%T 加权SIFT流深度迁移的单幅图像2D转3D
%A 袁红星
%A 吴少群
%A 朱仁祥
%A 安鹏
%J 电子学报
%P 242-247
%D 2015
%R 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.02.006
%X 2D视频转3D视频是解决3D片源不足的主要手段,而单幅图像的深度估计是其中的关键步骤.提出基于加权SIFT流深度迁移和能量模型优化的单幅图像深度提取方法.首先利用图像的全局描述符从深度图数据库中检索出近邻图像;其次通过SIFT流建立输入图像和近邻图像之间像素级稠密对应关系;再次由SIFT流误差计算迁移权重,将近邻图像对应像素点的深度乘以权重后迁移到输入图像上;然后利用均值滤波对迁移后的近邻图像深度进行融合;最后建立深度图优化能量模型,在尽量接近迁移后近邻图像深度的前提下,平滑梯度较小区域的深度.实验结果表明,该方法降低了估计深度图的平均相对误差,增强了深度图的均匀性.
%K 2D转3D
%K 尺度不变特征变换流
%K 深度估计
%K 深度图优化
%K 能量模型
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract8234.shtml