[發明專利]一種基于全概率模型的多視點深度圖增強系統有效
| 申請號： | 201410612458.2 | 申請日： | 2014-11-04 |
| 公開（公告）號： | CN104320649A | 公開（公告）日： | 2015-01-28 |
| 發明（設計）人： | 馬占宇;黃迪 | 申請（專利權）人： | 北京郵電大學 |
| 主分類號： | H04N13/00 | 分類號： | H04N13/00 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 100876 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 概率 模型 視點 深度 增強 系統 | ||
1.一種基于全概率模型的多視點深度圖增強系統，其特征在于，包括以下步驟：
步驟一.圖像預處理步驟：針對高清(超清)圖片包含的龐大像素數量，對原始圖像進行超像素聚類，降低圖像處理的計算復雜度；
步驟二.顏色信息聚類步驟：有效的顏色信息分類是深度圖增強的基礎，本文使用狄利克雷混合模型(DMM-Dirichlet?mixture?model)逼近三維超像素向量的分布，并運用變分貝葉斯方法(VB-Variational?Bayes)估計模型參數，從而獲得作為顏色分類依據的責任矩陣R；
步驟三.深度信息聚類及增強步驟：
A、深度信息聚類步驟：在顏色信息分類結果的基礎上，按照各像素的深度值再細分出不同子類，此處對一維深度像素矢量用貝塔混合模型(BMM–Beta?Mixture?Model)建模；
B、深度圖增強步驟：計算步驟A中所得子類內像素矢量的深度均值，更新原始深度值，最終完成深度圖的增強，得到層次更加清晰，結構更加緊湊的深度圖。
2.如權利要求1所述的一種基于全概率模型的多視點深度圖增強系統，其特征在于，步驟二所述的顏色信息聚類步驟為：
1)對步驟一所得三維超像素矢量Sm歸一化，得到三維向量xk，
2)用狄利克雷混合模型對超像素向量進行建模，模型表示為：
結合變分推斷法估計模型參數，得到超像素矢量的概率密度函數：
3)根據概率密度函數的到責任矩陣R,其中，中各元素表示超像素Sm屬于第i類的概率，判定依據如下：
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