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 本篇論文的目的在於根據不同視角的影像，合成出視角間的影像。我們把它分成兩個部份：一個是利用兩張影像找對應點的問題，另一個是透過對應點的取得產生出視角間的影像。 首先，找對應點的部份，使用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)找出為數不多的對應點當作種子(Seed)，我們使用Least Median of Squares (LMedS)來挑選、計算來獲得一個較好的基礎矩陣，再透過所估測出的基礎矩陣(Fundamental matrix)來刪除不好的對應點。接著使用ZNCC與propagation產生出密集的對應點，然而，密集對應點的部份仍然存在著一些問題。因此，再透過單應性與基礎矩陣的幾何關係來刪除不好的對應點。 接著，由於有了密集的對應關係，我們使用LMedS去估測出兩個8*8大小的區塊的單應性矩陣(Homography matrix)。我們提出了區塊的分割與合併的方法來找出不同視差區域的邊緣線。使用基於影像的繪圖(IBR)的方法來產生出兩個視角間的影像，本論文將展示一些初步的結果。關鍵字：單應性、基礎矩陣、基於影像的繪圖(IBR)、區塊分割、區塊合併
 The purpose of this thesis is to synthesize new images of scenes from novel viewpoints. There are two parts in this paper. The first part is to find the corresponding point pairs from two images. The second one is to generate new images from novel viewpoints using the corresponding point pairs obtained. In the first part, the Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) is used to find a few corresponding point pairs as seeds. A robust estimation, Least Median of Squares (LMedS) is used to estimate the fundamental matrix. The estimated fundamental matrix is used to delete the wrong corresponding point pairs. And then the propagation procedure by the Zero-mean Normalized Cross-Correlation (ZNCC) is used to obtain quasi-dense corresponding point pairs. However, there still exist some wrong corresponding point pairs. Therefore, the homography and the fundamental matrix are used to delete the wrong corresponding point pairs. Given quasi-dense corresponding point pairs, in the second part, the robust method, least median of squares (LMedS) is used to estimate the homography matrix within two small patches size of 8x8 pixels. The methods of patch split and patch merge are proposed to locate the regions of disparity discontinuities. The Image-Based Rendering (IBR) method is used to generate new views of scenes from novel viewpoints. Some preliminary results are shown in this paper.Keywords: Homography、Fundamental matrix、IBR (Image-Based Rendering), Patch Split, Patch Merge
 誌 謝 I摘要 IIABSTRACT III目錄 V一、緒論 - 1 -1.1研究背景與動機 - 1 -1.2研究目的 - 1 -1.3論文架構 - 2 -二、文獻探討 - 3 -2.1 對應點相關研究 - 3 -2.2 基於影像的繪圖 - 4 -2.3 投影幾何關係 - 5 -三、研究方法 - 8 -3.1　建立QUASI-DENSE DISPARITY MAP - 8 -3.1.1較好對應點之取得(Seed selection) - 8 -3.1.2 Propagation - 9 -3.1.3 刪除錯誤對應點 - 11 -3.2 區塊的分割與合併 - 12 -3.2.1 區塊的分割 - 12 -3.2.2區塊的合併 - 21 -3.3 基於影像的繪圖 - 23 -四、實驗結果 - 24 -4.1 較好對應點之取得(SEED SELECTION) - 24 -4.2 區塊的分割及合併 - 31 -4.2.1 用disparity做區塊的分割 - 33 -4.2.2 用Homography做區塊的分割 - 37 -4.2.3用disparity做區塊的合併 - 38 -4.3 基於影像的繪圖 - 39 -五、結論與未來方向 - 41 -參考文獻 - 42 -
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 1 使用多視角影像合成新視點影像 2 特徵擷取與特徵點對應之研究與應用 3 從未校正影像使用三維空間資訊產生密集立體對應點 4 從未校正影像序列做合成新視點影像 5 從多視角影像產生密集對應點以合成新視點影像

 1 王廷輔，《公共衛生》〈台中地區居民中西醫療行為取向之研究〉1990年，17卷1期。 2 李嗣涔，《科學發展月刊》〈氣功的科學觀〉1991年，第十九卷，第八期。 3 陳國鎮，《長庚護理》〈穴道電檢法與健康〉10卷3期，1999年9月1日，頁62-68。 4 陳德光，《輔仁宗教研究》〈靈性生命激發—生命教育的一個重點〉台北：輔仁，2004年，9期。 5 楊文山，《榮總護理》〈台灣地區民眾求醫行為之分析〉1992年，9卷2期。

 1 特徵擷取與特徵點對應之研究與應用 2 應用單應性之高動態範圍影像 3 使用多視角影像合成新視點影像 4 從多視角影像產生密集對應點以合成新視點影像 5 尺度空間之螺旋特徵與平面影像對位 6 從未校正影像序列做合成新視點影像 7 基於Homography的自動車定位研究 8 從未校正影像使用三維空間資訊產生密集立體對應點 9 從單張二維影像產生深度圖 10 使用SIFT與PCA做人臉辨識 11 乳房X光片影像之微鈣化及腫瘤特徵擷取及辨識 12 肺腺癌細胞之電腦輔助圖形辨識 13 應用模擬退火法於限制性經費之車輛途程問題 14 以模糊層級分析法評估網頁內容過濾系統之建置方案 15 採購知識管理系統建置之探討

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