具有容错能力的L1最优化半自动2D转3D

半自动2D转3D的关键是将用户分配的稀疏深度转换为稠密深度.现有方法没有充分考虑纹理图像和深度图之间的结构差异,以及2D转3D对用户误标注的容错性.针对上述问题,借助L₁范数对异常数据的抵制,在一个统一框架下实现结构相关具有容错能力的稀疏深度稠密插值.首先,利用L₁范数表示估计深度和用户分配深度在标注位置的差异,建立数据项;其次,根据特征的相似性用L₁范数计算局部相邻像素点之间的深度差异,建立局部正则项;再次,对图像进行超像素分割,根据不同超像素内代表性像素点之间深度差异的L₁测度,建立全局正则项;最后,用上述数据项和正则项构建能量函数,并通过分裂Bregman算法予以求解.无误差和有误差情况下的实验结果表明,与边缘保持的最优化插值、随机游走、混合图割与随机游走、软分割约束的最优化插值和非局部化随机游走相比,本文估计深度图绘制的虚拟视点图像空洞和伪影损伤更小.在误操作情况下,本文比上述方法PSNR改善了0.9dB以上,且在视觉上屏蔽了用户误操作的影响.     

对象引导的单幅散焦图像深度提取方法

2D图像转3D图像是解决3D影视内容缺乏的主要手段之一,而深度提取是其中的关键步骤.考虑到影视作品中存在大量散焦图像,提出单幅散焦图像深度估计的方法:首先通过高斯卷积将散焦图像转换成两幅模糊程度不同的图像;其次计算这两幅图像在边缘处的梯度幅值比例,进而根据阶跃信号与镜头的卷积模型得到边缘处的模糊度;再次将边缘处的模糊度转换成图像的稀疏深度并利用拉普拉斯矩阵插值得到稠密深度图;最后通过图像的视觉显著度提取前景对象,建立对象引导的深度图优化能量模型,使前景的深度趋于一致并平滑梯度较小区域的深度.该方法利用对象引导的深度优化,剔除了拉普拉斯矩阵插值引入深度图的纹理信息.模拟图像的峰值信噪比和真实图像的视觉对比均表明该算法比现有方法有较大改善.     

面向复杂数字系统的乘法器教学设计

分析和研究了面向复杂数字系统设计的乘法器教学设计问题。课程以二进制乘法为基础,强调乘法器原理在课程中核心地位,通过分析实例与计算过程,逐步过渡到有符号定点数乘法器设计;以复杂数字系统设计为应用目标,设计有限冲击响应滤波器设计实验;教学实践表明,乘法器教学改革有助于提高学生的核心竞争力,在新工科背景下,培养学生实践中解决问题的能力和创新精神。