Representação Esparsa para Preenchimento de Buracos de Expansão em Sínteses de Vistas Virtuais baseada em Profundidade
Danilo Amaral Ribeiro, Bruno Macchiavello, Camilo Dorea

DOI: 10.14209/sbrt.2017.207
Evento: XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2017)
Keywords: Renderização de Imagens Baseada em profundidade Interpolação de imagens Representação Esparsa Aprendizado Bayesiano não-paramétrico
Abstract
Renderização de imagem baseada em profundidade (do inglês Depth Image Based Rendering - DIBR) é uma técnica para sintetizar uma vista virtual com imagens de textura e mapas de profundidade disponíveis. No final do processo desoclusões e buracos de expansão podem estar presentes. Neste trabalho, investigamos o problema de preenchimento de buracos de expansão. Utilizou-se um método previamente proposto baseado no histograma de profundidade para identificar esses pixels. Posteriormente, propomos uma técnica de representação esparsa, baseada na aprendizagem não-paramétrica bayesiana de dicionários usando técnica recursiva para preencher esses buracos. Nossa abordagem superou o método de inpainting usado no software referencia VSRS+ em até 6.19dB e superou trabalhos anteriores em preenchimentos de buracos de expansão.

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