基于显著性检测的2D-3D图像转换方法

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基于深度图的算法在2D-3D图像转换领域中占据主导地位,但是由于深度采集设备造价高昂,且在某些场景中获取深度线索的难度较大,使得如今的全自动3D内容生成算法还无法投入到大规模的应用当中。在目前的2D-3D图像转换方法中,大部分模型都仅针对某一状态的图像进行转换,并没有同时兼顾静态、动态两种生成需求。为解决上述问题,从以下两方面对2D-3D图像转换方法进行研究:(1)为解决深度采集设备成本高昂和深度线索获取困难的问题,提出使用显著性检测进行2D-3D图像转换。显著性检测是一种视觉注意力分析方法,由其生成的显著图可以显示出人眼最感兴趣的物体/区域,利用这种机制,能够为观察者在人眼舒适区内提供满意的3D视觉体验。当生成3D内容时,在传统方法的基础上,将视差计算、空洞填充和3D内容绘制技术融入模型当中,以此提高方法的可推广性和易使用性。(2)通过引入两种基于深度学习的显著性检测模型,用以满足静态、动态两种不同的3D图像生成需求。在对静态图像进行显著性检测时,使用全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)生成粗糙的显著图,并利用条件随机场(Conditional Random Field,CRF)对结果进行优化,得到最终的静态显著图;这种检测方法对硬件要求不高,可以部署到一些智能设备上。在获取动态显著图的过程中,凭借空洞卷积(Dilated Convolution)对图像进行多尺度空间特征提取,并将这一阶段的结果送入时空特征提取模块,得到融合时间和空间信息的显著图序列;动态图检测模型在时空特征提取模块中采用卷积长短期记忆(Convolutional Long Short-term Memory,ConvLSTM)单元,该单元在处理与时序相关的图像序列时表现优良,因此也适用于动态3D内容生成任务。通过与此前2D-3D图像转换方法以及流行的显著性检测算法进行对比,实验结果显示所提方法在几种广泛应用的数据集上均有较优表现;通过观察静态、动态两种3D内容生成图,可以证明基于显著性检测的方法能够生成拥有良好视觉体验的3D内容,具有一定的有效性和可行性。
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