在三维动画和二维动画制作中，重新映射立体图像和视频的视差范围是一个很严重的问题，但是一个叫做立体3D的非线性视差映射的项目改变了这个难题，本次来自西安太空动画的小编为你带来关于立体3D的非线性视差映射的全面内容介绍。
他们解决了重新映射立体图像和视频的视差范围的问题。这些操作对于由3D内容的制作，直播和消费引起的各种问题非常重要。他们的工作受到以下观察的推动：显示的深度和由此产生的3D观看体验由感知，技术和艺术约束的复杂组合决定。他们首先讨论立体视觉重要的感知方面及其对立体内容创作的影响。然后，他们将这些见解形式化为一组基本视差映射运算符。这些运算符使我们能够以非线性和局部自适应方式控制和重新定位立体场景的深度。为了实现他们的运营商，他们提出了一种基于输入视频流的立体变形的新策略。从稀疏的立体对应集合中，他们的算法计算基于视差和图像的显着性估计，并使用它们来计算输入视图的变形以便满足目标差异。他们的方法代表了实际立体声制作和显示的实用解决方案，不需要相机校准，精确的密集深度图，遮挡处理或修复。他们使用来自实时动作后期制作，3D显示尺寸调整和直播的示例来演示他们的方法的性能和多功能性。另外的用户研究和基础事实比较进一步提供了所提出工作的质量和实际相关性的证据。
以上就是关于立体3D的非线性视差映射的全面内容介绍，来自西安太空动画的小编感谢你的观看。
他们解决了重新映射立体图像和视频的视差范围的问题。这些操作对于由3D内容的制作，直播和消费引起的各种问题非常重要。他们的工作受到以下观察的推动：显示的深度和由此产生的3D观看体验由感知，技术和艺术约束的复杂组合决定。他们首先讨论立体视觉重要的感知方面及其对立体内容创作的影响。然后，他们将这些见解形式化为一组基本视差映射运算符。这些运算符使我们能够以非线性和局部自适应方式控制和重新定位立体场景的深度。为了实现他们的运营商，他们提出了一种基于输入视频流的立体变形的新策略。从稀疏的立体对应集合中，他们的算法计算基于视差和图像的显着性估计，并使用它们来计算输入视图的变形以便满足目标差异。他们的方法代表了实际立体声制作和显示的实用解决方案，不需要相机校准，精确的密集深度图，遮挡处理或修复。他们使用来自实时动作后期制作，3D显示尺寸调整和直播的示例来演示他们的方法的性能和多功能性。另外的用户研究和基础事实比较进一步提供了所提出工作的质量和实际相关性的证据。
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