基于色彩比例和时域相关的置信度传播立体视频匹配算法

吉林大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (06): 1704-1709.

基于色彩比例和时域相关的置信度传播立体视频匹配算法

马行^1,2,陈贺新¹,赵岩¹,穆春阳²

1.吉林大学通信新技术重点实验室,长春 130012;2.北方民族大学电气信息工程学院,银川 750021

收稿日期:2009-07-04 出版日期:2010-11-01 发布日期:2010-11-01
通讯作者: 赵岩（1971-）,女,副教授,博士.研究方向：立体视频处理,视频传输抗误码技术.E-mail:zhao-y@ jlu.edu.cn E-mail:zhao-y@ jlu.edu.cn
作者简介:马行（1980-）,女,博士.研究方向：立体视频处理.E-mail:maxingsky@126.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(60872072;60832002);国家自然科学基金国际合作项目(60911130128);吉林省科技发展计划项目(20070528);科技部国际合作项目(2005DFA10300)

Stereo video matching with color proportion and temporal correlation for belief propagation

MA Xing^1,2,CHEN He-xin¹,ZHAO Yan¹,MU Chun-yang²

1.New Communication Technology Key Laboratory,Jilin University,Changchun 130012,China;2.College of Electronic and Information Engineering,North University for Ethnics,Yinchuan 750021,China

Received:2009-07-04 Online:2010-11-01 Published:2010-11-01

摘要/Abstract

摘要：

提出一种改进的立体视频匹配算法，首先通过马尔科夫随机场建立视差图模型，然后利用亮度和色彩比例求置信度，最后根据时域相关性局部更新视差值得到视差序列。以卡耐基梅隆大学提供的真实场景视频为测试序列，实验结果表明：基于亮度和色彩比例比单纯使用亮度得到的匹配更准确，根据时域相关性求视差序列比用逐帧置信度传播求视差序列减少了833％以上的迭代计算时间，为立体视频的压缩传输、任意视点视频合成提供了高效的视差序列。

关键词: 信息处理技术, 立体视频匹配, 马尔科夫随机场, 色彩比例, 时域相关

Abstract:

An improved stereo video matching method was proposed. First, Markov random field model was used to build the stereo disparity model. Then the intensity and color proportion were employed to compute the belief. Finally the disparity sequence was computed by temporal correlation refreshed disparity value locally. Real scene provided by Carnegie Mellon University was tested. Experimental results show that the matching result based on luminance and color proportion is more accurate than the one based on luminance only. Using the temporal correlation matching method the computing iteration time could be reduced by 83.3%, which can provide high efficient disparity sequence for stereo video compression and free view point rendering.

Key words: information processing technology, stereo video matching, markov random field, color proportion, temporal correlation

中图分类号:

TN919.8

马行, 陈贺新, 赵岩, 穆春阳. 基于色彩比例和时域相关的置信度传播立体视频匹配算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2010, 40(06): 1704-1709.

MA Xing, CHEN He-Xin, ZHAO Yan, MU Chun-Yang. Stereo video matching with color proportion and temporal correlation for belief propagation[J]. 吉林大学学报(工学版), 2010, 40(06): 1704-1709.

参考文献

相关文章 15

[1]	苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894.
[2]	徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[3]	黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909.
[4]	李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916.
[5]	应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924.
[6]	陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930.
[7]	刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937.
[8]	单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944.
[9]	姚海洋, 王海燕, 张之琛, 申晓红. 双Duffing振子逆向联合信号检测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1282-1290.
[10]	全薇, 郝晓明, 孙雅东, 柏葆华, 王禹亭. 基于实际眼结构的个性化投影式头盔物镜研制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1291-1297.
[11]	陈绵书, 苏越, 桑爱军, 李培鹏. 基于空间矢量模型的图像分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 943-951.
[12]	陈涛, 崔岳寒, 郭立民. 适用于单快拍的多重信号分类改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 952-956.
[13]	孟广伟, 李荣佳, 王欣, 周立明, 顾帅. 压电双材料界面裂纹的强度因子分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 500-506.
[14]	林金花, 王延杰, 孙宏海. 改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 625-632.
[15]	王柯, 刘富, 康冰, 霍彤彤, 周求湛. 基于沙蝎定位猎物的仿生震源定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 633-639.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed