摘要:在基于深度图的虚拟图像绘制(DIBR)中,前景物体的遮挡会造成虚拟图像中的空洞问题.针对Criminisi算法及模板匹配对空洞边界噪声敏感的问题, 提出一
2022-08-03 17:00:51
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要计算伽玛（合成图像和原始图像之间的差异），我们可以通过运行
python gammas.py --rig blender_data/cameraSettings.json --rgb blender_data --depth blender_data --out blender_output --outfile blender_output/gammas.csv --method dibr
rgb和depth参数保存rgb和depth数据存储的位置。
在此过程中合成的所有图像都将存储在out目录中，而gamma值存储在outfile csv文件中。
方法参数默认为“ dibr”。 其他方法是“ optflow-depth”（用于计算两个原始深度图像之间的光流）和“ dsqm”。
rig参数指定一个文件，该文件描述相机的rig内部参数和外部参数。 该.json文件看起来像
{
2021-12-18 20:10:54
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【图像变换】DIBR-3D图像变换（3D Image Warping）matlab源码.zip
2021-11-08 08:59:55
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【图像变换】DIBR-3D图像变换（3D Image Warping）matlab源码.md
2021-11-08 08:26:18
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中值过滤代码matlab
基于深度图像的渲染（DIBR）
此存储库包含基于深度图像的渲染（DIBR）算法。
给定原始相机的RGB图像和深度图像，该程序可以从虚拟相机的视点合成虚拟图像。
另外，可以从原始相机和虚拟相机之间的N个视点生成N个虚拟图像。
1.要求
任何与R2018a编写的代码兼容的matlab版本
2.运行代码
main.m
：给定原始和虚拟相机参数后，此函数将生成单个虚拟图像。
输出图像将仍然具有生成的伪像。
要删除这些removeArtifacts.m需要使用removeArtifacts.m
。
DIBR_Multiple
：该脚本需要设置N的值以生成N个视图。
removeArtifacts.m
：该脚本将获取生成的虚拟图像和蒙版图像（由DIBR.m函数生成），并应用中值滤镜（以去除较小的Kong）以及FMM上漆算法。
3.输出
3.a.
生成虚拟映像（“
main.m”）
输入RGB图像
输入深度图像
输出图像
输出遮罩
3.b.
修补生成的虚拟图像（“
removeArtifacts.m”）
输入RGB图像
输入遮罩
中值滤波后输出
喷涂后输出
4.参考
I.
2021-10-25 19:17:28
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