二维运动图像的立体化技术研究及其多核并行化实现

摘要

最近几年来3D（three-dimensional）电影越来越受到人们的追捧，但是由于3D视频拍摄成本较高，制作周期较长等原因，供人们观看的3D视频片源还远远不够。针对传统的2D（two-dimensional）视频大量存在并被广泛使用的情况，许多人开始研究2D到3D的视频转换技术，希望通过此方法提供3D视频内容，从而使3D视频内容不足的问题得到解决。
　　本文首先介绍了三维立体视频的原理，然后结合大多数图像序列中都存在着相对运动的前景和相对静止的背景的特点，提出了一种结合运动信息和纹理特征的深度图提取方法，将前景和背景分离，分别进行基于运动的前景深度提取和基于纹理特征的背景深度提取，再将二者有效地融合，得到最终深度图。由于这种方法结合了不同的深度线索，克服了单一深度线索提供的深度信息有限的缺点，使得提取出的深度信息更加接近真实场景的深度信息。
　　接着，本文介绍了立体图像的绘制技术，研究利用深度图和原始的2D视频序列生成可用于观看的3D立体视频。提出了一种结合数学形态学与线性插值的填洞方法。实验结果表明可以得到质量较好的左右眼图像序列。
　　最后，针对块匹配算法具有很好的并行性这一特点，采用CUDA平台编程，在GPU上并行实现了全局块匹配算法，加快了运动估计的速度，有效地减少了整个算法的时间复杂度。

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第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文的工作及内容安排

第二章 三维视频原理与转换技术

2.1双目立体视觉

2.2三维立体显示系统的研究与发展

2.3三维视频转换系统结构

2.4本章小结

第三章 深度图生成技术研究

3.1算法原理

3.2背景建立与视频对象的提取

3.3基于运动信息的深度信息提取

3.4基于纹理特征的深度信息提取

3.5融合运动信息与纹理信息产生最终的深度图

3.6本章小结

第四章 立体影像绘制技术研究

4.1深度图像的预处理

4.23D图像转换

4.3左右眼图像对的后处理

4.4本章小结

第五章 基于GPU的并行化处理

5.1GPU通用计算

5.2CUDA简介

5.3CUDA模型

5.4块匹配算法的并行实现

5.5本章小结

第六章 实验结果与分析

6.1背景更新的结果与分析

6.2深度图的获取结果与分析

6.3基于DIBR的转换结果与分析

6.4基于GPU的并行化处理结果与分析

第七章 总结与展望

参考文献

附录1攻读硕士学位期间撰写的论文

致谢