基于双目相似匹配与三维轮廓优化的混合现实深度轮廓遮挡

混合现实应用通常需要被真实物体部分遮挡的虚拟物体。然而，以往的研究和商业产品在性能与效率方面存在局限。为应对这些挑战，我们提出了一种新颖的深度轮廓遮挡（DCO）算法。所提方法基于轮廓遮挡的敏感性和双目立体视觉设备。在该方法中，深度轮廓图与由两阶段自适应滤波区域立体匹配算法获得的稀疏深度图以及由数字图像稳像光流方法提取的物体深度轮廓信息相结合。我们还提出了一种带三个约束的二次优化模型，以生成精确的深度轮廓稠密图，用于高质量的实-虚遮挡。整个过程由GPU加速。为评估算法有效性，我们给出了DCO算法各执行阶段的时间消耗统计分析。为验证实-虚遮挡效果的可靠性，我们对单侧、封闭和复杂遮挡进行了实验分析；随后，我们将其与无二次优化的遮挡方法进行比较。通过我们的GPU实时DCO实现，评估表明所提出的DCO算法能够提升实-虚遮挡的实时性能和视觉质量。