● 摘要
遥现技术是致力于为本地用户呈现遥远现场体验感的技术，是虚拟现实一条重要的分支。多视点显示是遥现系统一个重要的发展方向，是传统视频通信保持凝视感知的解决方案。其涉及到虚拟视点绘制技术，多视点交互技术，视点图像优化等关键技术。目前，这些技术存在着诸多问题：用于绘制视点的深度信息精度较低，导致视点绘制存在缺失和噪声问题；传统视点的交互方式依赖于佩戴式传感器或手动输入设备，而且多视点的切换不连续，视觉上过渡平滑性较差；虚拟视点的图像质量不高，含人工皱褶和噪声等。本文围绕多视点遥现系统中存在的问题展开了深入研究，重点研究了用于视点绘制的深度图像预处理技术、基于人脸跟踪的多视点交互技术、虚拟视点图像优化技术三个方面的内容。本论文主要的研究内容和创新点如下：
1、针对遥现系统中由于获取的深度信息精度不高导致的视点质量问题，提出了一种基于联合双边滤波的深度图像优化算法。结合局部平均梯度以及与原始图像局部灰度相似性，在一定程度上克服了纹理拷贝和边缘模糊的缺点。实验结果表明，该算法在有效的抑制了平坦区域的噪声的同时，保持了深度图像的细节，并填补了边缘部分的缺失，实现了实时条件下的深度图像优化。
2、针对多视点在遥现系统中交互方式的问题，提出了一种基于深度图像人脸跟踪的视点交互算法，主要思想是在深度图像的正交投影下，利用深度图像的人脸样本对随机蕨分类器进行训练，然后通过局部方差过滤，随机蕨分类器分类，以及Pearson相关系数的模板匹配三步对实时采集的图像进行人脸检测，实现了虚拟视点与观察者视线的同步绘制，一方面解决了视频通信中无法保持凝视感知的问题，一方面提供给了用户多视点的远程交互，提升了用户的沉浸感。
3、针对虚拟视点的视频图像质量问题，提出了一种基于显著特性的保边滤波算法。结合显著图边缘突出的特点，简化双边滤波法中灰度因子的设定工作。根据图像局部显著方差值的大小自适应模糊图像中的细节和噪声部分，以获取更为自然的视频图像。实验结果表明，该算法有效去除了图像中噪声以及冗余细节的同时，避免了光晕现象的产生，得到了较为理想视频图像。