雅宝题库解析：
随着计算机技术的发展，三维视频逐步成为视频和电影发展的一个新的方向。在传统的三维视频以及电影的制作过程中，需要利用立体摄影机和距离传感器捕捉三维素材，不仅成本昂贵，操作困难而且很费时间，因此利用现存视频素材，将平面视频转化为立体视频的技术正在逐渐受到人们重视。在二维视频转化成三维视频中，视频序列的深度图提取是其技术关键。视频序列深度图生成，不仅仅是一个新的领域，更是一个较难的研究课题。它以人眼视觉特性、计算机视觉以及三维重建技术为基础，同时需要综合边缘提取，图像分割等其他各类型的图像和视频处理算法。本文从人眼的视觉特性出发，简单介绍三维视频的基本原理，重点研究在普通视频中利用机器视觉和三维重建技术寻找深度线索，生成视频序列深度图的相关算法以及技术，提出了一套视频序列深度图生成系统，并将整个系统在软件平台上加以实现。根据深度线索的不同，视频序列深度图生成系统可以分成两个部分：第一，利用图像场景本身存在的位置关系，通过学习算法对室外场景进行学习形成分类器，可以提取出场景的相对深度值，重构出整个场景。结果显示，该方法速度较快，有较强的鲁棒性。第二，利用运动恢复几何的思想，实现一种适用于视频的Structure from Motion重构算法，该算法通过对视频图像的特征提取以及匹配，精确求解出场景对象的三维点云以及深度图。最后，本文在两种深度信息获取的基础上，根据各种信息的置信程度，对两部分的深度值进行加权处理。为了实现大场景的三维视频生成，本文还对全景视频序列的深度图生成做了一定的研究，提出一种新的轮廓匹配算法，并将其应用到深度图生成系统中。整个系统通过实验证明具有可行性和有效性，取得了较满意的结果。
发表于 2022-4-22 19:32:41
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