多视点

摘要： 在裸眼3D显示中,传统的多视点采集方式为均匀采集。研究表明,因柱透镜光栅存在畸变,所以显示器构建的视点分布并不均匀,进而导致显示器视点和采集视点不匹配,产生了视点图像错位、透视关系错误等问题,影响最终的观看体验。针对上述问题,本文提出了一种多视点图像分布校正方案,该方案由一种视点筛选算法和中间视点生成网络构成:结合空间视点真实分布规律,针对均匀采集的多视点图像进行视点筛选,以指导中间视点预测网络生成对应位置的虚拟视点,使之匹配显示器构建视点位置。实验证明该方案为显示器视点填充了正确的视差图,有效地解决了显示器空间视点和采集视点的位置不匹配问题,提升了光栅立体显示器的观看质量。

摘要： 《林泉高致》"三远"法,是我国山水画的特殊透视法则,它指的是在同一张画中,同时存在三个不同的透视角度,来显示景物的"高远""深远""平远"。立体派,是在十九世纪末期到二十世纪初期,为了反对传统学术思想的前卫美术运动所产生的画派,它产生于当时的欧洲产业、工业、科技、政治思想等快速发展的历史背景。尽管二者相距大约八百年,产生的地理条件与社会历史背景也有着很大不同,但不可否认的是它们有着不少共同点。因此本文对"三远"画法与立体派之间的相互关系展开了分析探究,为当代我国绘画的多元化、本土化发展提出了一个可供选择的可能性。

摘要： 《财政科学》从2017年起重点打造特色栏目--深度调研、专题探讨。栏目将契合财政改革热点与政策焦点,每期推出一至两个专题。专题将从基层实践、政策制定、理论研究等多视点多角度进行深入探讨,激发新理念、开启新角度、发现新方法,为政府决策提供新元素和新思想。

摘要： 《财政科学》从2017年起重点打造特色栏目——深度调研、专题探讨。栏目将契合财政改革热点与政策焦点,每期推出一至两个专题。专题将从基层实践、政策制定、理论研究等多视点多角度进行深入探讨,激发新理念、开启新角度、发现新方法,为政府决策提供新元素和新思想。

摘要： 刘宝霞,美国加州大学视觉心理学博士后、微软公司视觉应用研究员。2005年,她在美国加州发明多视点三维立体方法,2009年,我国摘眼镜工程将之引进。多视点和其他治疗近视的疗法相比有三大优势:一是见效快,15分钟看视力表就能下移一两行,这表明孩子近视假性成分多,修复潜力大;二是方法有趣,看近视矫治电影,不知不觉视力就得到改善;三是全方位控制近视,从上课到休息,把影响孩子视力的因素控制住,近视度数不上涨。

摘要： 为了提高快速帧移动多视点图像的检测跟踪识别能力,提出基于Harris角点检测的快速帧移动多视点图像跟踪识别方法。构建快速帧移动多视点图像检测和帧稳定性控制模型,采用数字特征融合技术,实现对快速帧移动多视点图像的模糊度增强和融合处理,通过多维空间参数检测技术,实现快速帧移动多视点图像的动态参数识别,结合联合滤波特征匹配方法,采用稳像控制技术,建立快速帧移动多视点图像的灰度参数分析模型,根据Harris角点检测结果,结合角点自适应定位和分块匹配滤波,实现对快速帧移动多视点图像检测和跟踪识别。测试结果表明,采用该方法进行快速帧移动多视点图像跟踪识别的精度较高,角点定位和帧稳定性较好。

摘要： 为减少高原公路交通事故发生几率,提出一种基于多视点空间目标的高原公路交通行为检测方法.建立双轴旋转以经纬度划分区域的多视点投影模型,利用组合不变矩灰度变换目标车辆彩色图像,采用BP神经网络中的Fletcher-Reeves共轭梯度法对视频图像去抖,完成图像预处理,提取目标车辆图像中最需要的目标.依据提取目标,采用直方图均衡化算法来对图像进行增强处理,将车辆最终的增强结果采用多视点空间目标与最小外接矩形结合检测的形式给出,完成交通行为检测.实验证明:所提方法对高原公路交通行为识别正确率较高,识别高原交通行为具备高精度,不受外界因素干扰,对高原公路车辆的交通行为作出提前预判,可降低车辆交通事故发生几率.

摘要： 在未来作战战场中,不同视点的应用相对单一视点具有更好的灵活性,对战争走向的获取、分析更为全面.文中提出一种针对未来作战战场,不同视点下单兵进行目标分辨的方法,分析了该场景下的主要问题和难点,设计了采用光电感知系统采集视点中的目标,利用Haar-like算法提取视点中目标的ROI区域坐标,将此提取结果作为目标特征算子的计算范围并利用LBP(local binary pattern,局部二值模式)特征算法进行纹理计算,最后根据目标一致性判断依据进行目标分辨的试验.试验结果表明:利用Haar-like算法和LBP算法能够有效实现目标区域坐标的提取和多视点的目标分辨,并针对Haar-like算法和LBP算法组合检测的识别精度和该方法的判断有效性分别进行测试,测试结果表明该组合算法的识别精度明显提升,且该方法的正确分辨率达到86.7％.

摘要： 为了提高快速帧移动多视点图像的检测跟踪识别能力,提出基于Harris角点检测的快速帧移动多视点图像跟踪识别方法.构建快速帧移动多视点图像检测和帧稳定性控制模型,采用数字特征融合技术,实现对快速帧移动多视点图像的模糊度增强和融合处理,通过多维空间参数检测技术,实现快速帧移动多视点图像的动态参数识别,结合联合滤波特征匹配方法,采用稳像控制技术,建立快速帧移动多视点图像的灰度参数分析模型,根据Harris角点检测结果,结合角点自适应定位和分块匹配滤波,实现对快速帧移动多视点图像检测和跟踪识别.测试结果表明,采用该方法进行快速帧移动多视点图像跟踪识别的精度较高,角点定位和帧稳定性较好.

摘要： 针对多视点视图匹配存在的不足,提出一种多视点法平面与视差空间及聚合成本最优化的改进PMS算法.设计多视点视图优化框架,推导出视点聚合成本函数;结合多视点聚合成本函数最优化方法,设计法平面与视差及聚合成本最优化的改进PMS算法,给出算法步骤;对提出的算法在不同噪声下的角度误差、相同噪声不同视点数的角度误差和相同噪声不同视点数的执行时间等方面,进行仿真实验.实验结果表明,所提出的改进PMS算法具有一定的优越性.

摘要： 随着计算机视觉和图形学的发展,多视点视频技术已为新的研究热点。视差估计是多视点视频编码的一个重要环节,是附加视频通道压缩效率的关键。传统视差估计的匹配算法在处理平坦或含噪声区域时往往因匹配误差最小多值问题而导致误匹配。本文针对平行相机系统提出一种基于块的视差估计改进算法,将视差的顺序约束引入到视差估计算法中,在一定程度上减少了计算复杂度,提高了视差的平滑性,绘制性能PSNR同比略有提高0.2dB左右。

摘要： 如何建立有效的管理业务提供模型解决下一代网络(NGN)中管理业务的开放问题是目前研究的难点.针对这个问题,提出了用多视点对管理业务提供模型进行分析的方法.首先对NGN管理业务的特点和特征进行了定义,基于此,从运营视点、网络视点和功能视点对管理业务模型进行了分析.运营视点定义了管理业务多使用者和提供者之间的关系;网络视点建立了包括用户平面在内的4层模型;功能视点描述了管理业务的执行、控制、存储、管理和对外接口功能.对提出的多视点模型以实际的管理业务为例进行了验证.

摘要： 本文提出一种多视点3D重构算法.首先,利用基础矩阵和极点计算射影深度;第二,构建测量矩阵并通过奇异值分解将测量矩阵分解为射影空间下的摄像机运动和物体形状(射影重构);第三,在摄像机内参数已知的情况下,求解一个满足欧氏重构条件的4×4非奇异矩阵,通过此矩阵可以将射影空间下的摄像机运动和物体形状变换为欧氏空间下的摄像机运动和物体形状(欧氏重构).

摘要： 网络框架结构的研究是下一代网络体系结构研究中的核心内容.针对目前下一代网络研究状况,本文提出一种三层平面结构模型.业务平面抽象NGN网络结构的功能需求,功能平面抽象独立于物理网络的逻辑网络结构和功能,物理平面描述物理网络的实现结构,三层平面通过功能实体的映射形成统一的模型.三层平面模型为下一代网络体系结构的进一步研究提供了基础。

摘要： 网络框架结构的研究是下一代网络体系结构研究中的核心内容.针对目前下一代网络研究状况,本文提出一种三层平面结构模型.业务平面抽象NGN网络结构的功能需求,功能平面抽象独立于物理网络的逻辑网络结构和功能,物理平面描述物理网络的实现结构,三层平面通过功能实体的映射形成统一的模型.三层平面模型为下一代网络体系结构的进一步研究提供了基础。

摘要： 网络框架结构的研究是下一代网络体系结构研究中的核心内容.针对目前下一代网络研究状况,本文提出一种三层平面结构模型.业务平面抽象NGN网络结构的功能需求,功能平面抽象独立于物理网络的逻辑网络结构和功能,物理平面描述物理网络的实现结构,三层平面通过功能实体的映射形成统一的模型.三层平面模型为下一代网络体系结构的进一步研究提供了基础。

摘要： 网络框架结构的研究是下一代网络体系结构研究中的核心内容.针对目前下一代网络研究状况,本文提出一种三层平面结构模型.业务平面抽象NGN网络结构的功能需求,功能平面抽象独立于物理网络的逻辑网络结构和功能,物理平面描述物理网络的实现结构,三层平面通过功能实体的映射形成统一的模型.三层平面模型为下一代网络体系结构的进一步研究提供了基础。

摘要： 网络框架结构的研究是下一代网络体系结构研究中的核心内容.针对目前下一代网络研究状况,本文提出一种三层平面结构模型.业务平面抽象NGN网络结构的功能需求,功能平面抽象独立于物理网络的逻辑网络结构和功能,物理平面描述物理网络的实现结构,三层平面通过功能实体的映射形成统一的模型.三层平面模型为下一代网络体系结构的进一步研究提供了基础。

摘要： 本发明的多视点图像编码/译码，在对编码/译码对象帧进行分割，按每个区域进行编码/译码的情况下，首先，不仅在处理对象区域，而且在与该处理对象区域邻接的已经编码/译码完成的区域中，也以同一预测方法生成预测图像。接着，根据邻接区域中的预测图像和译码图像，估计对亮度、颜色的失配进行校正的校正参数。由于这时估计的校正参数在译码侧也能够求取，所以不需要进行编码。而且，使用估计的校正参数，对针对处理对象区域生成的预测图像进行校正，由此生成实际使用的校正预测图像。

摘要： 在伴随相机间的局部的亮度、颜色的失谐的多视点视频中，也实现高效率的编码方法。根据多视点视频的编码对象视点中与编码对象帧同时刻被拍摄的、与编码对象视点不同的参考视点中已经编码完毕的参考视点帧，合成出与编码对象帧对应的视点合成图像。按预定大小的每个处理单位区域，搜索出与视点合成图像对应的、编码对象视点中已经编码完毕的参考帧上的参考区域。根据对应处理单位区域的视点合成图像和对应参考区域的参考帧，推断出校正相机间失谐的校正参数。利用已推断出的校正参数，校正对应处理单位区域的视点合成图像。利用已校正的视点合成图像，预测编码编码对象视点的视频。

摘要： 在不能得到处理图像的状况下，也高精度地推断运动向量并同时在视频信号预测中利用相机间相关及时间相关，实现有效率的多视点视频编码。根据多视点视频中包含的与拍摄处理图像的处理相机不同的相机拍摄的参考相机视频，按照与处理相机相同的设定，生成拍摄处理图像的时刻的视点合成图像。不用处理图像，而用相当于处理图像上的处理区域的视点合成图像上的图像信号，搜索由处理相机拍摄的参考图像中的对应区域，从而推断运动向量。

摘要： 本发明的多视点图像编码/译码，在对编码/译码对象帧进行分割，按每个区域进行编码/译码的情况下，首先，不仅在处理对象区域，而且在与该处理对象区域邻接的已经编码/译码完成的区域中，也以同一预测方法生成预测图像。接着，根据邻接区域中的预测图像和译码图像，估计对亮度、颜色的失配进行校正的校正参数。由于这时估计的校正参数在译码侧也能够求取，所以不需要进行编码。而且，使用估计的校正参数，对针对处理对象区域生成的预测图像进行校正，由此生成实际使用的校正预测图像。

摘要： 本发明的多视点图像编码/译码装置，首先求取在处理对象区域中摄影的被摄体的深度信息。接着在与处理对象区域邻接的已经编码（译码）完成的区域中，根据深度信息求取与编码对象区域摄影了相同的被摄体的像素群，设定样本像素群。接着，针对样本像素群中包含的像素和处理对象区域中包含的像素生成视点合成图像。接着，根据样本像素群中的视点合成图像和译码图像来估计对亮度和颜色的失配进行校正的参数。接着使用估计的校正参数，校正对处理对象区域生成的视点合成图像，由此生成预测图像。

摘要： 提供了一种通过对多视点视频的每个视点图像执行帧间预测和视点间预测来对多视点视频进行编码和解码的方法。一种对多视点视频进行预测编码的方法包括：确定第一参考画面列表和第二参考画面列表中的至少一个参考画面列表，其中，第一参考画面列表和第二参考画面列表各自地包括用于当前画面的帧间预测的具有与当前画面相同的视点的恢复图像以及用于视点间预测的恢复图像；通过使用确定的至少一个参考画面列表，针对当前画面的当前块确定至少一个参考画面和参考块；通过使用参考块对当前块执行从帧间预测和视点间预测中选择的至少一个预测。

摘要： 提供了一种通过根据视点对多视点视频的每个画面执行帧间预测和视点间预测来对多视点视频编码和解码的方法。一种对多视点视频进行编码的预测编码方法，包括：在先于当前画面被重建的相同视点重建画面之中确定包括具有与当前画面的再现顺序不同的再现顺序的至少一个短期重建画面的参考画面集以及包括至少一个长期重建画面的参考画面集，在先于当前画面被重建的不同视点重建画面之中确定包括具有与当前画面的再现顺序相同的再现顺序的至少一个短期重建画面的参考画面集；在第一参考列表与第二参考列表之间确定至少一个参考列表，其中，第一参考列表包括在确定的多个参考画面集之中的具有早于当前画面的再现顺序的再现顺序的至少一个重建画面以及具有与当前画面的再现顺序相同的再现顺序并具有小于当前画面的视点标识符VID的VID的至少一个重建画面，第二参考列表包括具有与当前画面的再现顺序相同的再现顺序并具有晚于当前画面的再现顺序的再现顺序的至少一个重建画面以及具有与当前画面的再现顺序相同的再现顺序并具有大于当前画面的VID的VID的至少一个重建画面；通过使用确定的至少一个参考列表确定用于当前画面的当前块的至少一个参考画面和参考块；通过使用参考块执行从用于当前块的帧间预测和视点间预测中选择的至少一个操作。

摘要： 在伴随相机间的局部的亮度、颜色的失谐的多视点视频中，也实现高效率的编码方法。根据多视点视频的编码对象视点中与编码对象帧同时刻被拍摄的、与编码对象视点不同的参考视点中已经编码完毕的参考视点帧，合成出与编码对象帧对应的视点合成图像。按预定大小的每个处理单位区域，搜索出与视点合成图像对应的、编码对象视点中已经编码完毕的参考帧上的参考区域。根据对应处理单位区域的视点合成图像和对应参考区域的参考帧，推断出校正相机间失谐的校正参数。利用已推断出的校正参数，校正对应处理单位区域的视点合成图像。利用已校正的视点合成图像，预测编码编码对象视点的视频。

摘要： 本多视点图像编码方法包含：视点合成图像生成步骤，使用所述参照视点图像，生成在所述编码对象视点的视点合成图像；预测图像候补生成步骤，按每个编码对象区域根据周围的已经编码完成的区域的译码图像生成多个画面内预测图像候补；预测图像候补评价步骤，使用所述视点合成图像决定所述画面内预测图像候补的评价值；预测图像生成步骤，基于所述评价值从所述画面内预测图像候补生成画面内预测图像；以及图像信号编码步骤，使用所述画面内预测图像对编码对象区域的所述编码对象图像进行预测编码。

摘要： 公开了一种多视点视频解码方法，包括：确定正被解码的当前块的预测模式是否是合并模式的步骤；当确定正被解码的当前块的预测模式为合并模式时，通过根据预定优先级将视点间候选、空间候选、视差候选、视点合成预测候选和时间候选中的至少一个候选添加为合并候选，来构造合并候选列表的步骤；通过在合并候选列表中选择将用于当前块的预测的合并候选，来对当前块进行预测的步骤，其中，在构造合并候选列表的步骤中，用于确定用于当前块的视点合成预测候选是否被添加为合并候选的优先级是固定的。