婁達(dá)平 王曉東 富顯祖 章聯(lián)軍

(寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 浙江 寧波 315211)

基于深度引導(dǎo)空洞填補(bǔ)的虛擬視點(diǎn)繪制方法

婁達(dá)平 王曉東 富顯祖 章聯(lián)軍

(寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 浙江 寧波 315211)

針對單視點(diǎn)繪制虛擬視點(diǎn)圖像存在的空洞問題，提出一種基于深度引導(dǎo)空洞修復(fù)的虛擬視點(diǎn)繪制方法。核心思想是通過對多個映射像素點(diǎn)的深度信息和空間位置信息進(jìn)行加權(quán)插值操作來實(shí)現(xiàn)細(xì)小的空洞填充，并且分區(qū)域?qū)Υ笮涂斩刺钛a(bǔ)。在像素點(diǎn)插值的過程中，該方法首先考慮映射像素點(diǎn)的可靠性，剔除不可靠的像素點(diǎn)，從而減少錯誤的映射像素點(diǎn)。在填補(bǔ)大型空洞中，繼承基于樣本圖像修復(fù)算法的優(yōu)點(diǎn)，并引入深度信息來輔助空洞填補(bǔ)，以較為準(zhǔn)確的方式來修復(fù)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，無論是主觀視覺效果，還是客觀值都要比Criminisi算法要好。

虛擬視點(diǎn) 基于深度圖的繪制 深度 空洞填補(bǔ) 像素插值

0 引 言

近年來，隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像和視頻的傳輸及顯示技術(shù)獲得了快速的進(jìn)步。普通的2D視頻正在逐步向3D視頻進(jìn)行轉(zhuǎn)換[1-3]。為了從不同的視點(diǎn)觀看都能夠得到令人滿意的沉浸式感受，多視點(diǎn)圖像吸引了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。自由視點(diǎn)視頻系統(tǒng)(FTV)作為多視點(diǎn)圖像設(shè)備中最重要的之一，能夠給用戶帶來全新的虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)。其中，基于深度圖像的繪制DIBR(depth-image-based rendering)技術(shù)在該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程當(dāng)中起著關(guān)鍵性的作用[4]。在理論上，它只要使用在發(fā)送端編碼傳輸過來的彩色圖像及其對應(yīng)的深度圖像，就可以在接收解碼端繪制出給定任意視點(diǎn)的圖像，并且具有繪制速度快，所需要帶寬小等優(yōu)點(diǎn)，使處于不同位置上的觀眾都能夠體驗(yàn)到立體視頻播放的逼真效果。

DIBR技術(shù)主要包括以下幾個步驟：三維圖像變換、像素插值和空洞填補(bǔ)。其中存在的一個主要問題是，繪制后的虛擬視點(diǎn)圖像往往存在空洞，即空洞問題[5]。根據(jù)空洞產(chǎn)生的原因，大致可以分為兩類：第一類空洞是由于參考視點(diǎn)采樣點(diǎn)不充分引起的，這類空洞通常會比較大。第二類空洞是由于深度圖像當(dāng)中同一物體表面上的灰度值不連續(xù)引起的，這類空洞通常表現(xiàn)為細(xì)小的裂紋。

為了提高目標(biāo)視點(diǎn)視圖的質(zhì)量，國內(nèi)外許多學(xué)者對此進(jìn)行了研究。已有的方法可以分為3類[6]。第1類采用深度圖像分層技術(shù)(LDI)[7]。在構(gòu)造LDI時，使得每一個像素點(diǎn)既包含了可見物體的彩色信息和深度信息，又保存了遮擋物體的信息。文獻(xiàn)[8]則從分層思想出發(fā)，利用金字塔模型對空洞進(jìn)行分層地填補(bǔ)，較好地修復(fù)了圖像。通過這種方式，能夠有效地避免目標(biāo)視圖中大塊空洞現(xiàn)象，但同時也造成了采樣過程繁瑣和信息存儲量大的問題。第2類方法將深度圖像預(yù)處理技術(shù)和彩色圖像后處理技術(shù)相結(jié)合。通常做法是，通過高斯濾波器來平滑深度圖像，從而減少繪制視圖中的空洞；通過均值濾波和像素插值的方法來修復(fù)目標(biāo)視圖中殘留的空洞。文獻(xiàn)[9]提出了采用高斯濾波器對深度圖像進(jìn)行平滑濾波的方案，文獻(xiàn)[10]則選用高斯雙邊非對稱濾波器對深度圖像進(jìn)行處理，文獻(xiàn)[11]采用A-Trous小波濾波器，能夠有效地保留對象邊緣深度信息，這類方法雖然能在一定程度上減少空洞甚至消除空洞，但是這類方法只適用于目標(biāo)視點(diǎn)和參考視點(diǎn)距離較小時，即小基線距離情況；否則，需要使用強(qiáng)參數(shù)設(shè)置的高斯核函數(shù)，然而這樣會引起目標(biāo)視圖中對象的幾何失真。第3類方法把二維圖像修復(fù)的方法引入到空洞填補(bǔ)當(dāng)中。文獻(xiàn)[12]首次提出將基于樣本圖像修復(fù)的方法用來解決圖像中存在的空洞問題，文獻(xiàn)[13]以先修復(fù)深度圖像空洞再修復(fù)彩色圖像空洞的順序?qū)D像進(jìn)行修復(fù)，文獻(xiàn)[14]利用深度信息引導(dǎo)圖像修復(fù)的順序，對目標(biāo)視圖中的空洞進(jìn)行修復(fù)，文獻(xiàn)[15]根據(jù)視頻圖像在時空域上的冗余性，將搜索范圍擴(kuò)大，進(jìn)一步提高了修復(fù)空洞的質(zhì)量，文獻(xiàn)[16]同樣利用視頻在時空域上的關(guān)系，應(yīng)用高斯混合模型提取出視頻的背景，使用背景來填補(bǔ)空洞，這類方法盡管能夠保持目標(biāo)視圖的紋理和結(jié)構(gòu)信息，圖像的質(zhì)量也較高，但是對象邊界處會發(fā)生模糊和出現(xiàn)偽輪廓。

針對空洞填補(bǔ)環(huán)節(jié)的局限性，本文提出一種適用于單視點(diǎn)繪制的，基于深度引導(dǎo)空洞填補(bǔ)的虛擬視點(diǎn)繪制方法。該方法創(chuàng)新之處在于：(1)提出一種基于深度的像素插值算法。該算法主要解決細(xì)小空洞問題，從三維圖像變換產(chǎn)生空洞的原因入手，然后充分利用目標(biāo)視點(diǎn)圖像中映射像素點(diǎn)的空間位置信息、深度信息以及映射點(diǎn)的分布統(tǒng)計信息，來對傳統(tǒng)的DIBR方法進(jìn)行修正，從根本上避免了繪制過程中細(xì)小空洞的產(chǎn)生，從而節(jié)省了修復(fù)空洞的時間。(2)提出一種基于區(qū)域的空洞填補(bǔ)算法。該算法主要應(yīng)用于大型空洞填補(bǔ)上，對由遮擋所引起的空洞，采用分區(qū)域的空洞填補(bǔ)方法，并且利用圖像梯度和深度信息以更加精確地方式引導(dǎo)空洞的修復(fù)，避免了物體及圖像邊界區(qū)域出現(xiàn)的偽影問題，進(jìn)而得到質(zhì)量較高的虛擬視點(diǎn)圖像。

1 虛擬視點(diǎn)繪制技術(shù)理論基礎(chǔ)

在虛擬視點(diǎn)繪制技術(shù)中，三維圖像變換是一個重要的步驟，變換方式可分為2種：3D映射和1D映射[17]。3D映射是根據(jù)深度圖像、參考圖像和相機(jī)參數(shù)，將參考圖像中的像素點(diǎn)變換到世界坐標(biāo)系下，再將世界坐標(biāo)系的點(diǎn)變換到目標(biāo)視圖上。通過這種方式可以繪制出任意視點(diǎn)下的虛擬視點(diǎn)視圖。1D映射也被稱為視點(diǎn)插值，其不同之處在于直接將參考圖像的像素點(diǎn)水平變換到目標(biāo)視圖中同一行的對應(yīng)位置，使用的是平行相機(jī)采集的圖像，適用于目標(biāo)視點(diǎn)視角位于基線上的虛擬視點(diǎn)視圖。本文主要研究的是通過匯聚相機(jī)采集的視頻圖像，因此以3D映射來進(jìn)行虛擬視點(diǎn)繪制。下面著重介紹3D映射方式，主要是通過以下兩個步驟：

1) 將2D平面上的像素點(diǎn)變換到世界坐標(biāo)系上。令(x,y)為圖像上某一個像素點(diǎn)的坐標(biāo)位置，(X,Y,Z)是其世界坐標(biāo)系上的位置，Z是該像素點(diǎn)實(shí)際深度值，那么變換公式如下：

(1)

2) 將世界坐標(biāo)系上的像素點(diǎn)變換到目標(biāo)視圖的坐標(biāo)上。同理，變換公式如下：

(2)

其中，Kvir、Rvir、tvir分別為目標(biāo)相機(jī)內(nèi)矩陣、旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。那么坐標(biāo)[u,v,w]T通過式(3)和式(4)計算就可以得到原像素點(diǎn)在目標(biāo)視圖上的坐標(biāo)(U,V)，計算公式如下：

U=round(u/w)

(3)

V=round(v/w)

(4)

圖1(a)和(b)分別給出了Breakdancers序列的3號相機(jī)的第一幀圖像及其深度圖像，(c)是經(jīng)過3D映射，投影到4號相機(jī)的虛擬圖像，其中黑色為出現(xiàn)空洞的部分。

圖1 虛擬視點(diǎn)繪制示意圖

2 基于深度的空洞修復(fù)的虛擬視點(diǎn)繪制算法

針對DIBR技術(shù)中修復(fù)空洞問題方法的不足，在充分結(jié)合圖像的深度信息、映射點(diǎn)坐標(biāo)的位置信息以及圖像的梯度信息的基礎(chǔ)上，本文提出一種基于深度引導(dǎo)空洞填補(bǔ)的虛擬視點(diǎn)繪制算法。

2.1 總體流程

圖2 本文的算法流程圖

算法的總體流程如圖2所示。該算法包括基于深度的像素插值算法、基于樣本圖像分區(qū)域的非遮擋空洞修復(fù)和偽輪廓后處理等三個模塊。

2.2 基于深度的插值算法

2.2.1 基本原理

在進(jìn)行三維圖像變換的時候，參考圖像的像素點(diǎn)并不能準(zhǔn)確地映射到整像素位置處，同一個位置可能存在多個像素點(diǎn)，也有可能一個像素點(diǎn)位置沒有任何像素值。這樣就導(dǎo)致了在目標(biāo)圖像中存在大量的細(xì)小空洞。因此，從產(chǎn)生空洞的根本原因出發(fā)，在三維圖像變換的過程中，記錄下目標(biāo)視點(diǎn)圖像中，每一個像素位置附近(1個像素點(diǎn)大小距離內(nèi))的所有映射像素點(diǎn)的深度值、亮度值和相對于該位置水平和垂直距離值，如圖3所示。然后，再根據(jù)映射點(diǎn)的個數(shù)來進(jìn)行處理，求出相應(yīng)像素坐標(biāo)位置的像素值。經(jīng)過加權(quán)運(yùn)算后，得到像素點(diǎn)坐標(biāo)位置處的亮度值為：

W(x,y)=

(5)

圖3 像素插值示意圖

2.2.2 基于深度的插值流程

基于深度的插值算法流程如圖4所示。下面具體介紹該算法的流程。

圖4 基于深度的插值算法流程圖

1) 在開始進(jìn)行三維圖像變換的時候，設(shè)置三個三維變量，它們的二維的信息用來存儲像素點(diǎn)的坐標(biāo)(x,y)的值，第三維的信息用來存儲該點(diǎn)附近映射像素點(diǎn)的距離值，像素值以及深度值。并且，這樣很容易就能夠獲得每個像素位置附近映射點(diǎn)的個數(shù)N，經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，映射像素點(diǎn)個數(shù)基本集中在[0,5]之間，大于5的概率非常低，通常只有在發(fā)生遮擋的邊界處才會出現(xiàn)。因此，在利用基于深度的插值算法當(dāng)中最多只考慮5個映射像素點(diǎn)。

2) 找出N個映射像素點(diǎn)的深度最小值記為MinDepth。

3) 根據(jù)映射個數(shù)N來進(jìn)行插值。若N=0，則說明該點(diǎn)周圍沒有任何映射像素點(diǎn)，那么就不進(jìn)行操作，該點(diǎn)就為空洞點(diǎn)。若N=1，那么該點(diǎn)只有1個映射像素點(diǎn)，那么就簡單地進(jìn)行賦值操作即可。若N=2，這種情況出現(xiàn)的概率比較大，一般會出現(xiàn)在同一物體表面上，只要對映射的兩個像素點(diǎn)進(jìn)行求均值即可。若N=3或者N=4，先要確定映射像素點(diǎn)的可靠性，同一物體上的深度值一般是連續(xù)的，如果該映射點(diǎn)的深度值與最小的像素點(diǎn)不同，那么該點(diǎn)就有可能是錯誤，將它標(biāo)記為不可靠像素點(diǎn)，在進(jìn)行插值的時候剔除該點(diǎn)。即令ρi(x,y)=0。ρi的定義如下：

(6)

其中，MinDepth(x,y)=Min(D1(x,y),D2(x,y),…DN(x,y))，表示像素點(diǎn)坐標(biāo)介于(x,y)之間的所有映射像素點(diǎn)中最小的深度值。然后，對所有的映射像素點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)求值。若N≥5，這類點(diǎn)基本上處于發(fā)生遮擋區(qū)域的邊界處，會有較多的像素點(diǎn)在該區(qū)域重疊，如果這里還采用基于深度的插值算法，容易造成該區(qū)域的模糊，因此這里只采用傳統(tǒng)的Z-buffer技術(shù)進(jìn)行填充，即直接使用深度值小的像素點(diǎn)覆蓋深度值大的點(diǎn)，以保證前景像素不會被背景像素點(diǎn)所覆蓋。

2.3 基于區(qū)域的空洞填補(bǔ)算法

采用單視點(diǎn)參考進(jìn)行繪制的虛擬視點(diǎn)通常會存在較大的空洞區(qū)域，這些都是由于在參考視點(diǎn)中不可見的區(qū)域，經(jīng)過繪制后，在目標(biāo)視點(diǎn)中成為可見區(qū)域。本文采用改進(jìn)的基于樣本圖像修復(fù)算法分區(qū)域來填補(bǔ)空洞。修復(fù)流程如圖5所示。

圖5 基于區(qū)域的空洞填補(bǔ)算法流程圖

2.3.1 理論基礎(chǔ)

Criminisi算法是一種應(yīng)用于圖像修復(fù)的經(jīng)典算法，對于修復(fù)圖像中的空洞有較好的效果。主要包含以下三個步驟：

(1) 計算優(yōu)先級。首先標(biāo)記出待填補(bǔ)的空洞區(qū)域，計算空洞邊緣每個像素點(diǎn)的優(yōu)先級，并按照優(yōu)先級進(jìn)行排序。

(2) 尋找最佳匹配塊。將優(yōu)先級最大的塊作為當(dāng)前待填補(bǔ)的塊，采用全局搜索的方法，將絕對誤差和作為匹配準(zhǔn)則，在非空洞區(qū)域搜索與待填補(bǔ)塊相似度最大的匹配塊。尋找到最大匹配塊后，將匹配塊的像素值填補(bǔ)到空洞區(qū)域。

(3) 更新優(yōu)先級。每次填補(bǔ)后，空洞邊界像素點(diǎn)的優(yōu)先級都會發(fā)生變化，因此在每完成一次填補(bǔ)就對邊緣的優(yōu)先級進(jìn)行更新。

重復(fù)上面的三個步驟，直到空洞區(qū)域全部非空，則修復(fù)完畢。

本文提出的基于區(qū)域的空洞填補(bǔ)算法是在Criminisi算法的基礎(chǔ)上，繼承并改進(jìn)了該算法，使其更好地適用于空洞填補(bǔ)。本文算法關(guān)鍵解決4個問題：(1) 如何計算待填補(bǔ)塊的優(yōu)先級；(2) 如何確定搜索的區(qū)域；(3) 如何確定最佳匹配塊并填充；(4) 如何處理偽輪廓。

2.3.2 優(yōu)先級的計算

如圖6所示，在傳統(tǒng)的Criminisi算法當(dāng)中，Ω表示空洞區(qū)域，φ表示樣本區(qū)域，那么優(yōu)先級的計算如式(7)所示：

P(p)=C(p)D(p)

(7)

其中，C(p)和D(p)分別稱為置信項(xiàng)和數(shù)據(jù)項(xiàng)，它們的定義如下：

(8)

(9)

圖6 Criminisi算法描述圖

P(p)=C(p)D(p)Z(p)

(10)

其中，C(p)和D(p)的定義和原先公式中的定義相同。Z(p)深度因子，能夠反映待修復(fù)塊中深度值的變化。Z(p)的定義如下：

(11)

其中，e(g,h)表示像素點(diǎn)g和h處的深度差值，α為歸一化因子，這里用最大的深度值(255)表示。

2.3.3 搜索區(qū)域的確定

搜索區(qū)域的選取將會直接影響到最終的空洞填補(bǔ)效果，現(xiàn)有方法大多是在當(dāng)前圖像上進(jìn)行搜索，然而繪制出來的虛擬視點(diǎn)圖像存在較多的空洞區(qū)域，如果對所有空洞區(qū)域都采用直接在繪制圖上進(jìn)行搜索容易對前景像素點(diǎn)造成錯誤擴(kuò)散的問題，空洞填補(bǔ)效果不是很好。因此，本文對空洞進(jìn)行分區(qū)域的填補(bǔ)。如果空洞位于圖像邊緣區(qū)域，由于其紋理較為平坦，可以直接采用在原繪制圖像上進(jìn)行搜索匹配塊。而其他區(qū)域，則采用在參考圖像上進(jìn)行搜索匹配塊，這樣不但能夠填補(bǔ)由于缺失前景信息而造成的空洞，而且，又能夠較好地填補(bǔ)背景區(qū)域。

2.3.4 最佳匹配塊

(12)

其中，p1和q0分別代表待填補(bǔ)塊和匹配塊中的點(diǎn)，SAD代表塊Ψp和塊Ψq間的絕對誤差和，Grad代表圖像梯度絕對誤差和，其定義分別如下：

(13)

(14)

其中，β∈R,G,B表示彩色圖像中各個分量。而λ拉格朗日系數(shù)，它的定義如下：

(15)

其中，λb和λf為兩個常數(shù)，這里分別為0和10。

2.3.5 偽輪廓的后處理

經(jīng)過大型空洞填補(bǔ)后的虛擬視點(diǎn)圖像仍然會存在一些瑕疵，這類偽輪廓通常是由于在填補(bǔ)背景空洞區(qū)域時選擇了錯誤的前景像素點(diǎn)而造成的，這里我們對這類偽輪廓像素點(diǎn)全部進(jìn)行置空處理，再采用上述的以當(dāng)前圖像為搜索區(qū)域的空洞填補(bǔ)方法進(jìn)行填補(bǔ)，那么偽影就幾乎可以完全消除。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為驗(yàn)證本文提出方法的有效性，我們采用了微軟研究院的交互視覺媒體組提供的3D測試序列[18]Breakdancers進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。這組測試序列由8個相機(jī)采集100幀彩色圖像和由軟件對應(yīng)計算得到的深度圖像組成，圖像的分辨率是1 024×768像素，相鄰相機(jī)之間的水平距離是20 cm，并且以1維弧形擺放。實(shí)驗(yàn)中，以3號相機(jī)為參考視點(diǎn)，4號相機(jī)為目標(biāo)視點(diǎn)，將目標(biāo)視點(diǎn)繪制得到的圖像同實(shí)際4號相機(jī)采集得到的圖像進(jìn)行比較，利用兩者之間的峰值信噪比PSNR(peak signal to noise ratio)和結(jié)構(gòu)相似度SSIM index(structural similarity index)分析虛擬視點(diǎn)繪制效果。實(shí)驗(yàn)的硬件環(huán)境如下：主頻3.5 GHz的i3-4150處理器，8.00 GB內(nèi)存。實(shí)驗(yàn)的軟件環(huán)境如下：64位Win 7操作系統(tǒng)，測試平臺為vs 2010開發(fā)編譯環(huán)境，采用C++編程語言且代碼未做優(yōu)化。

圖7 Breakdancers第一幀主觀質(zhì)量對比

本文選擇較為典型的Criminisi算法以及目前較新的Wang[14]算法作對比，圖7顯示本文算法與其余兩種算法繪制的虛擬視點(diǎn)圖像主觀質(zhì)量對比，其中(a)為目標(biāo)視點(diǎn)原圖；(b)為Criminisi算法的結(jié)果圖；(c)為Wang算法得到的虛擬視點(diǎn)圖；(d)為本文算法繪制的圖。觀察圖像中的標(biāo)記區(qū)域，(b)和(c)中人物對象邊界處的偽輪廓和前景像素錯誤擴(kuò)散問題比較嚴(yán)重，且圖像邊界部分存在著較為嚴(yán)重的錯誤填補(bǔ)現(xiàn)象，而本文提出的算法(d)沒有出現(xiàn)在物體的邊緣處和圖像的邊界部分幾乎不存在偽輪廓現(xiàn)象。

表1給出了三種算法的虛擬視點(diǎn)圖PSNR和SSIM值，這兩個值越高表示圖像質(zhì)量越高。主觀視覺效果和客觀PSNR、SSIM數(shù)據(jù)都表明本文算法比Criminisi算法和Wang算法更為優(yōu)越。本文算法采用基于深度信息的填補(bǔ)，優(yōu)先采用背景區(qū)域?qū)斩催M(jìn)行填充，并采用分區(qū)域的空洞填補(bǔ)方法結(jié)合偽輪廓后處理技術(shù)，使得物體邊界和圖像邊界部分幾乎不存在偽輪廓現(xiàn)象，目標(biāo)虛擬視點(diǎn)圖像主觀效果得到進(jìn)一步提高，更加接近于真實(shí)圖像。

表1 三種算法PSNR、SSIM比較(dB)

4 結(jié) 語

本文提出一種基于深度引導(dǎo)空洞填補(bǔ)的虛擬視點(diǎn)繪制算法。該算法充分地考慮了在三維圖像變換過程中映射像素點(diǎn)的深度信息和位置信息，對像素點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)求取目標(biāo)像素點(diǎn)的值，減少了錯誤映射的像素點(diǎn)個數(shù)；并且在大型空洞填補(bǔ)過程中，對修復(fù)優(yōu)先級和最佳匹配原則的改進(jìn)以及分區(qū)域地進(jìn)行修復(fù)，較好地消除了虛擬視點(diǎn)圖像中的偽輪廓現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果同Criminisi算法和Wang算法相比，該方法繪制得到的虛擬視點(diǎn)圖像主客觀質(zhì)量均較好。下一步的工作方向是進(jìn)一步優(yōu)化匹配方式以及自適應(yīng)地確定搜索區(qū)域，從而減少錯誤匹配和填補(bǔ)時間以滿足實(shí)時高質(zhì)量的需求。

[1] Liu W, Wu Y, Guo F, et al. An efficient approach for 2D to 3D video conversion based on structure from motion[J].Visual Computer, 2015, 31(1): 55-68.

[2] Lai Y K, Chung Y C. Real-Time 3D Rendering Processor for 2D-to-3D Conversion of Stereoscopic Displays[C]//IEEE International Conference on Consumer Electronics, Las Vegas, 2014. USA: IEEE press, 2014:117-118.

[3] Lin Z, Park M, Metaxas D. Automatic stereoscopic video generation based on virtual view synthesis[J]. Neurocomputing, 2015, 151: 654-662．

[4] Fehn C, Barre R D L, Pastoor S. Interactive 3-DTV-Concepts and Key Technologies[J]. Proceedings of the IEEE, 2006, 94(3):524-538.

[5] 姚杰, 陳一民, 基于無空洞填補(bǔ)的DIBR方法[J]. 計算機(jī)應(yīng)用與軟件, 2015,32(4): 222-224．

[6] 駱凱, 李東曉, 馮雅美, 等. 基于DIBR和圖像修復(fù)的任意視點(diǎn)繪制[J]. 中國圖象圖形報, 2010, 15(3): 443-449．

[7] Shade J, Gortler S, He L, et al. Layered depth images[C]// Proceedings of the 25th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, New York, 1998. USA: ACM press, 1998: 231-242.

[8] Solh M, Alregib G. Hierarchical Hole-Filling For Depth-Based View Synthesis in FTV and 3D Video[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2012, 6(5):495-504.

[9] Zhang L, Tam W J. Stereoscopic image generation based on depth images for 3D TV[J]. IEEE Transactions on Broadcasting, 2005, 51(2): 191-199.

[10] Lee P J. Nongeometric distortion smoothing approach for depth map preprocessing[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2011, 13(2):246-254.

[11] 高凱, 陳賀新, 趙巖, 等. 面向虛擬視點(diǎn)繪制的深度圖濾波及上采樣方法[J]. 中國圖象圖形學(xué)報, 2013, 18(9): 1085-1092．

[12] Criminisi A, Pérez P, Toyama K. Region filling and object removal by exemplar-based image inpainting[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2004, 13(9): 1200-1212.

[13] Xu X, Po L M, Cheung C H, et al. Depth-aided exemplar-based hole filling for DIBR view synthesis[C]//2013 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Beijing, 2013. China: IEEE press, 2013: 2840 - 2843.

[14] Wang D, Zhao Y, Wang Z, et al. Hole-Filling for DIBR Based on Depth and Gradient Information[J]. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2015, 12.

[15] Schmeing M, Jiang Xiaoyi. Superpixel-based Disocclusion Filling in Depth Image Based Rendering[C]//Proceedings of the 22nd International Conference on Pattern Recognition, Washington D.C, 2014. USA: IEEE Press, 2014:1073-1078.

[16] Yao C, Tillo T, Zhao Y, et al. Depth Map Driven Hole Filling Algorithm Exploiting Temporal Correlation Information[J]. IEEE Transactions on Broadcasting, 2014, 60(2):394-404.

[17] Liu J, Liu Y, Qi H, et al. 3D Video Rendering Adaptation: A Survey[J]. 3d Research, 2015, 6(1): 1-13.

[18] Zitnick C L, Kang S B, Uyttendaele M, et al. High-quality video view interpolation using a layered representation[J]. Acm Transactions on Graphics, 2004, 23(3): 600-608.

A VIRTUAL VIEW RENDERING METHOD BASED ON DEPTH-GUIDED HOLE FILLING

Lou Daping Wang Xiaodong Fu Xianzu Zhang Lianjun

(CollegeofInformationScienceandEngineering,NingboUniversity,Ningbo315211,Zhejiang,China)

A virtual view rendering method based on depth-guided hole filling is proposed to solve the problem of the existence of hole of single point virtual view image. The core idea is to realize the small hole filling by weight interpolation of the depth information and spatial position information of the multiple mapping pixel points, and fill the large holes in the each region. In the process of pixel interpolation, this method first considers the reliability of the mapping pixels and excludes the unreliable pixels, thereby reduces the error mapping pixels. In the process of filling large holes, this method inherits the merits of exemplar-based hole filling, and uses depth information to assist the operation of hole filling in a more accurate way. Experimental results show that the proposed method is better than Criminisi algorithm in both subjective visual effect and objective value.

Virtual view Depth-image-based rendering (DIBR) Depth Hole filling Pixel interpolation

2016-06-30。國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(U1301257)。婁達(dá)平，碩士生，主研領(lǐng)域：多媒體信號處理。王曉東，副教授。富顯祖，碩士生。章聯(lián)軍，工程師。

TP391.4

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.06.030