针对基于深度图像绘制技术(depth-image based rendering,DIBR)中产生的空洞问题,为提高虚拟视点质量,提出一种基于深度图像绘制技术的Criminisi改进算法。对优先级进行改进,加入指数形式的置信度项和新的数据项,加强对细节部分的填补;在搜索最佳匹配块时,采用新的颜色匹配因子,添加梯度因子,结合深度因子,对映射后的纹理图和相对应的深度图进行搜索匹配。实验结果表明,相较传统空洞填补算法,改进算法在主观图像质量与客观峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)方面有所提高。
针对基于双向深度图像绘制技术(Double-sided Depth-Image Based Rendering,Double-sided DIBR)中产生的空洞、重采样、重叠问题,为提高虚拟图像的合成质量,提出一种改进的正反向映射技术。该技术主要有四点贡献。(1)提出一种深度差值估计法。(2)在3D-warping过程中使用改进的基于Z-buffer的OPFD算法,有效解决重采样和重叠问题。(3)对深度虚拟图像运用改进的基于背景空洞填补算法消除空洞。(4)改进反向映射过程,通过判断投影后的图像和辅助彩色参考图像被遮挡信息背景的一致性,选择不同的空洞填补算法填补彩色虚拟图像中的空洞,从而达到更好的填补效果。实验结果表明,改进技术在降低算法复杂度的同时,主观图像质量与客观峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)以及结构相似(Structural SIMilarity,SSIM)都有所提高。
