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研究生:葉准誠
研究生(外文):Chun-Cheng Yeh
論文名稱:克服前景深度邊緣誤差之深度繪圖法新視角合成影像品質改善法
論文名稱(外文):Improving DIBR View Synthesis Technique to Resolve Foreground depth edge misalignment
指導教授:賴文能賴文能引用關係
指導教授(外文):Wen-Nung Lie
口試委員:賴文能陳自強蕭旭峰林鼎然林國祥
口試委員(外文):Wen-Nung LieTzu-Chiang ChenHsu-Feng HsiaoTing-Lan LinGuo-Shiang Lin
口試日期:2014-09-26
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:103
語文別:中文
論文頁數:52
中文關鍵詞:深度繪圖法補洞技術
外文關鍵詞:Depth Image-Based RenderingHole FillingAlpha Matting
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隨著 3D 電影的熱賣,帶起家庭 3D TV 的風潮而未來 3D 電視也預期將由快門眼鏡式演進為裸眼多視角式顯示器,裸眼式 3D TV 的原理是接收彩色影像與對應的深度影像,再使用深度繪圖法 (Depth Image-Based Rendering, DIBR) 來產生數個 (可多達42個) 新視角影像,因此,DIBR 已成為裸眼式多視角 3D 電視畫面品質的關鍵技術。深度繪圖法中空洞區域填補與新視角合成影像品質有很大的關係,這方面已有許多相關研究,尤其以時間資訊補洞技術的結果品質較為優良。然而,當前景深度邊緣與彩色邊緣存在不對正誤差時,將導致補洞效果不如預期,進而使新視角合成影像品質下降。
有鑑於此,本文基於前所開發的長時間背景 sprite 模型補洞技術,提出偵測新視角上瑕疵區域以改善新視角合成影像之方法。本方法利用既有的背景 sprite 模型資訊,配合 alpha matting 方法,在新視角合成影像上針對不同的瑕疵予以不同的修正方式,進而提升合成影像之品質。
實驗結果顯示,本文提出的克服前景深度邊緣誤差之深度繪圖法新視角合成影像品質改善法,不論在背景單純或是複雜的情況下,能夠有效消除深度邊緣誤差與新視角合成影像上所造成的瑕疵,使得新視角合成影像之結果趨近於利用正常深度所生成之結果。

第一章 緒論 1
1.1 研究動機與背景 1
1.2 深度繪圖法 (Depth Image-Based Rendering,DIBR) 相關研究 2
1.2.1 建立背景模型的方法 5
1.2.2 時間軸上背景搜尋的方法 6
1.3 常見的 DIBR 合成影像瑕疵及其成因 8
1.4 本論文架構 10
第二章 利用長時間背景模型 (sprite) 合成新視角影像技術 12
2.1 基於背景 sprite 模型之 DIBR 補洞技術 12
2.2 文獻 [1] 方法在新視角影像合成之瑕疵 14
2.2.1 Crack 瑕疵 14
2.2.2 Ghost Edge 瑕疵 15
2.3 本論文在 DIBR 瑕疵解決方法之基礎架構 17
第三章 DIBR 新視角合成影像之品質改善演算法 22
3.1 Crack 瑕疵區域之處理 22
3.1.1 前景內 crack 像素處理 22
3.1.2 空洞中前景 crack 像素之處理 23
3.2 前景深度邊緣誤差之合成視角影像改善 25
3.2.1 深度影像前處理 25
3.2.2 人眼可察覺瑕疵區域之決定 26
3.2.3 新視角影像中瑕疵區域之起點決定 28
3.2.4 原視角凸出區域之終點搜尋 28
3.2.5 Alpha matting 技術 32
3.2.6 水平與垂直方向處理結果之融合 35
第四章 實驗結果與分析 37
4.1 原視角凸出區域終點之搜尋結果與分析 38
4.2 其他凸出區域終點偵測法 40
4.3 前景深度邊緣凸出對 DIBR 補洞演算法之影響與比較 44
4.4 本文方法須改進之處 48
第五章 結論與未來工作 49
5.1 結論 49
5.2 未來工作 49
參考文獻 50

[1]謝家勇,基於長時間背景模型產生之深度繪圖法去遮蔽區域補洞技術,國立中正大學電機工程研究所碩士論文,中華民國一百零二年七月。
[2]Christoph Fehn, Rene De La Barre, and Siegmund Pastoor, “Interactive 3D-TV-concepts and key technologies,” Proc. of the IEEE, vol. 94, pp. 524-538, 2006.
[3]Alexandru Telea, “An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method,” Journal Graphics Tools, Vol. 9, No.1, pp. 25-36, May 2004.
[4]L. Zhang and W. J. Tam, “Stereoscopic image generation based on depth images for 3D TV,” IEEE Trans. on Broadcasting, Vol. 51, No.2, pp. 191- 199, 2005.
[5]M. Schmeing, and X. Jiang, “Depth Image Based Rendering: a Faithful Approach for The Disocclusion Problem,” Proc. 3DTV-Conference: The True Vision – Capture, Transmission and Display of 3D Video (3DTV-CON), pp. 1-4, Tampere, Finland, Jun. 7-9, 2010.
[6]Y. Huang, and C. Zhang, “A Layered Method of Visibility Resolving in Depth Image-Based Rendering,” Proc. of IEEE. Conf. on Pattern Recognition, pp. 1-4, Tampa, FL, Dec. 2008.
[7]Ned Greene, Michael Kass, and Gavin Miller, “Hierarchical Z-buffer visibility,” SIGGRAPH '93 Proceedings of the 20th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, pp.231-240, 1993.
[8]M. Sjostrom, P. Hardling, L. S. Karlsson and R. Olsson, “Improved depth-image-based rendering algorithm,” Proc. 3DTV-Conference: The True Vision – Capture, Transmission and Display of 3D Video (3DTV-CON), pp.1-4, Antalya, May 2011.
[9]Mingsheng Li, Hui Chen, Ranran Li, and Xin Chang, “An improved virtual view rendering method based on depth image,” Proc. of IEEE Int'l Conf. On Communication Technology (ICCT), pp.381-384, Jinan, Sept. 2011.
[10]Ya-mei Feng, Dong-xiao Li, Kai Luo, and Ming Zhang, “Asymmetric Bidirectional View Synthesis for Free Viewpoint and Three-dimensional Video,” IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 55, No.4, pp. 2349-2355, Nov. 2009.
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[12]K.Y. Chen, P.K. Tsung, P.C. Lin, H.J. Yang, and L.G. Chen, “Hybrid motion/depth-oriented inpainting for virtual view synthesis in multiview applications,” Proc. 3DTV-Conference: The True Vision – Capture, Transmission and Display of 3D Video (3DTV-CON), pp. 1-4, Tampere, Finland, June 2010.
[13]王韋翔,應用於改良 DIBR 系統的時空一致性補洞演算法,國立成功大學電腦與通信工程研究所碩士論文,中華民國一百零二年七月。
[14]S. Singh, A. S. Jalal, and C. Bhatanagar, “Automatic trimap and alpha-matte generation for digital image matting,” Proc. of IEEE Int’l Conf. on Contemporary Computing, pp. 202-208, Noida, Aug. 2013.
[15]M. Koppel, X. Wang, D. Doshkov, T. Wiegand, and P. Ndjiki-Nya, “Consistent Spatio-Temporal Filling of Disocclusions in the Multiview-Video-Plus-Depth Format,” Proc. of IEEE Int’l Workshop on Mutimedia Signal Processing (MMSP), pp. 25-30, Banff, Canada, Sept. 2012.
[16]Y. Lu, W. Gao, and F. Wu, “Sprite generation for frame-based video coding,” Proc. of IEEE Int’l Conf. on Image Processing (ICIP), pp. 473-476, Thessaloniki, Greece, Oct. 2001.
[17]C.T. Hsu, and Y. C. Tsan, “Mosaics of video sequences with moving objects,” Signal Processing: Image Communication, Vol. 19, No. 1, pp. 81-98, Jan. 2004.
[18]J. Wang and M. F. Cohen “Image and video matting:a survey,” Journal of the Foundations and Trends® in Computer Graphics and Vision, Vol.3, No.2, pp. 97-175, Jan. 2007.
[19]J. Wang and M. F. Cohen, “Optimized Color Sampling for Robust Matting,” Proc. of IEEE Int'l Conf. On Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR-2007), pp.1-8, Minneapolis, June 2007.
[20]Naoki Kodera, Norishige Fukushima, and Yutaka Ishibashi, “Filter based alpha matting for depth image based rendering,” Proc. of IEEE Int'l Conf. On Visual Communications and Image Processing (VCIP), pp.1-6, Kuching, Nov. 2013.

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