18、基于非参数采样的视频深度提取方法解析

基于非参数采样的视频深度提取方法解析

在计算机视觉领域，将二维图像或视频转换为具有深度信息的三维形式是一个重要的研究方向。本文将详细介绍一种基于非参数采样的视频深度提取方法，该方法在深度估计和视频处理方面具有独特的优势。

1. 相关研究对比

与本方法最接近的是Konrad等人的工作，他们同样使用非参数深度采样将单目图像转换为立体图像。不过，本方法有两点改进：一是在计算深度图时，Konrad等人使用候选视差场的中位数并通过交叉双边滤波器进行平滑，而本方法逐像素考虑候选深度和深度梯度；二是本方法提出了结合视频时间信息的新方案，而Konrad等人的方法仅适用于单张图像。

2. 视频深度估计与2D - 3D转换技术

目前存在多种视频2D - 3D转换技术，但很多是交互式的。例如：
- Guttman等人的系统：通过在帧中添加具有深度属性的涂鸦来进行视频立方体传播。
- Ward等人的系统：用户指定基本形状的“深度模板”，系统将其在视频中传播。
- Liao等人的系统：用户借助光流传播运动结构信息。

也有一些自动的商业解决方案，如Tri - Def DDD，但测试显示仍有改进空间。还有用于实时2D - 3D视频转换的硬件，如Dialog Semiconductor的DA8223芯片，但由于基于运动估计对前景和背景区域做了简单假设，其转换效果不太明确。此外，一些制作公司专门从事2D - 3D转换，但他们的解决方案是定制的，且可能需要大量人工操作，工具也不公开。

如果视频适合运动结构和运动立体技术，可以使用这些技术计算视频每帧的密集深度图，如Zhang等人的系统，还能实现合成雾和景深等深度相关效果。不