一種基于圖論和滅點檢測的2d-3d圖像轉(zhuǎn)換方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，屬于2D圖像轉(zhuǎn)換為3D圖像【技術(shù)領(lǐng)域】。本發(fā)明解決了現(xiàn)有的方法獲得的圖像深度信息精確度不高；不能將圖像的全局分割與局部信息處理相結(jié)合；對圖像基于邊緣信息分割，和基于區(qū)域信息分割不能同時處理的問題。本發(fā)明所述的一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，是通過以下步驟完成的：基于圖論的圖像分割；對原始圖像進行滅點檢測，得到滅點的位置；初始深度圖的獲??；對原始圖像進行區(qū)域檢測，將距離觀察者最遠距離的區(qū)域檢測出來單獨賦值，得到精確深度圖；3D圖像的合成。本發(fā)明適用于2D-3D的圖像轉(zhuǎn)換。
【專利說明】—種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，屬于2D圖像轉(zhuǎn)換為3D圖像【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，《阿凡達》的面世掀起了一股3D風(fēng)暴。2010年以來，3D的概念已經(jīng)被大家接受和推崇，人們對3D視頻的渴望也日益迫切。強烈的需求推動了電影電視產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，使電影電視產(chǎn)業(yè)走進一個全新的“3D時代”。然而，普通的2D媒體資源無法直接應(yīng)用于3D系統(tǒng)中，隨著3D產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，3D視頻資源匱乏問題成為阻礙3D技術(shù)發(fā)展的棘手問題。所以，需要采取一些手段來獲取3D媒體資源。
[0003]3D技術(shù)的優(yōu)勢就在于具有更強的沉浸感和真實性，能讓人體會到那種身臨其境的感覺。以單幅圖像為例，平面圖像只能反映物體上下、左右二維的關(guān)系，在立體圖像中還可以感受到物體前后的第三維關(guān)系，這是立體視覺的關(guān)鍵，有些時候在感官上物體可以突出屏幕到外邊或者凹進屏幕里邊，這種起伏的層次感能然人感受到更真實的立體效果，甚至沉浸其中。在制作3D媒體資源的各種方法中，2D轉(zhuǎn)3D技術(shù)是一種比較實用和重要的途徑。通過2D轉(zhuǎn)3D技術(shù)，可以將現(xiàn)有的豐富的2D資源轉(zhuǎn)換為3D資源，既可以緩解3D資源緊缺的窘狀，又可以避免用攝像機直接拍攝3D圖像的大成本耗費和技術(shù)實踐上的諸多不便。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是提出一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，以解決針對現(xiàn)有的方法獲得圖像深度信息精確度不高；不能將圖像的全局分割與局部信息處理相結(jié)合；對圖像基于邊緣信息分割，和基于區(qū)域信息分割不能同時處理的問題。
[0005]本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:
[0006]本發(fā)明所述的一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，是按照以下步驟實現(xiàn)的:
[0007]步驟一、基于圖論的圖像分割；
[0008]步驟二、對原始圖像進行滅點檢測，得到滅點的位置；
[0009]步驟三、初始深度圖的獲??；
[0010]步驟四、對原始圖像進行區(qū)域檢測，將距離觀察者最遠距離的區(qū)域檢測出來單獨賦值，得到精確深度圖；
[0011]步驟五、3D圖像的合成。
[0012]本發(fā)明的有益效果是:
[0013]一、本發(fā)明可以在確保圖像中物體或區(qū)域的完整性的同時，使得深度值呈現(xiàn)一定的梯度變化，最終獲得的深度信息更為精確；
[0014]二、可以將圖像的全局分割與局部信息處理相結(jié)合；
[0015]三、消除了圖像離散化造成的誤差，可以獲得良好的分割結(jié)果；[0016]四、利用圖論的相關(guān)特性不僅可對圖像基于邊緣信息分割，也可以對圖像基于區(qū)域信息分割。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1為本發(fā)明流程圖；圖2中(a)是原始2D圖像，(b)是經(jīng)過分割后結(jié)果；圖3中(a)是初始深度圖，(b)是檢測后的結(jié)果圖；圖4中(a)是原始2D圖像，(b)是3D圖像。
【具體實施方式】
[0018]本發(fā)明是分析單幅靜態(tài)的2D圖像，先采用一種基于圖論的圖像分割方法，通過相似性度量將原圖像中的不同區(qū)域分割開來，并通過計算求出每個區(qū)域中心的坐標。緊接著又采用了一種滅點檢測的方法找到圖像中滅點的位置，再根據(jù)每個區(qū)域中心點的坐標和滅點之間的距離來對該區(qū)域進行深度賦值，得到最終的深度圖。最后，由原始的2D圖像和提取的深度圖構(gòu)建出3D圖像。先給出【具體實施方式】如下:
[0019]【具體實施方式】一:本實施方式所述的一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，包括以下步驟:
[0020]步驟一、基于圖論的圖像分割；
[0021]步驟二、對原始圖像進行滅點檢測，得到滅點的位置；
[0022]步驟三、初始深度圖的獲?。?br> [0023]步驟四、對原始圖像進行區(qū)域檢測，將距離觀察者最遠距離的區(qū)域檢測出來單獨賦值，得到精確深度圖；
[0024]步驟五、3D圖像的合成。
[0025]結(jié)合圖1理解本實施方式。
[0026]【具體實施方式】二:本實施方式與【具體實施方式】一不同的是:步驟一中的圖像分割是按照以下步驟進行的:
[0027]步驟一(一)、設(shè)G= (V, E)表示一幅無向圖,其中，
[0028]V = {Vl, V2, - ,vj為原圖中全部像素點的集合，η表示圖像中全部像素總數(shù)；
[0029]E = {θι, e2,…，ej為邊的集合，m表示圖像中全部邊的總數(shù)；
[0030]e表示連接兩個點的一條邊,ek表示以vi和Vj為結(jié)點的無向邊,表示兩個結(jié)點之間的連接關(guān)系，k e (1，…，m)，i和j表示像素的橫縱坐標值；
[0031]每條邊(Vi, Vj) e E對應(yīng)一個權(quán)重ω (Vi, Vj)，這個權(quán)重是一個非負值，用來測量附近元素Vi和Vj的相異度；
[0032]步驟一(二)、權(quán)重選用歐氏距離:將圖像映射到一個特征空間，在特征空間中的每個點表示為(x，y，r，g，b)，其中(x，y)表示圖像中每個像素的坐標，(r，g，b)表示每個像素的色彩信息，權(quán)重的公式為:
[0033]
【權(quán)利要求】
1.一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，其特征在于所述方法包括以下步驟: 步驟一、基于圖論的圖像分割； 步驟二、對原始圖像進行滅點檢測，得到滅點的位置； 步驟三、初始深度圖的獲??； 步驟四、對原始圖像進行區(qū)域檢測，將距離觀察者最遠距離的區(qū)域檢測出來單獨賦值，得到精確深度圖； 步驟五、3D圖像的合成。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，其特征在于步驟一中的圖像分割是按照以下步驟進行的: 步驟一(一)、設(shè)G= (V, E)表示一幅無向圖，其中， V= Iv11V2,-,VnI為原圖中全部像素點的集合，η表示圖像中全部像素總數(shù)； E = {θ!, e2,…，em}為邊的集合,m表示圖像中全部邊的總數(shù)；e表示連接兩個點的一條邊，ek表示以Vi和 ' 為結(jié)點的無向邊，表示兩個結(jié)點之間的連接關(guān)系，k e (1，…，m)，i和j表示像素的橫縱坐標值； 每條邊(Vi，') e E對應(yīng)一個權(quán)重ω (Vi，')，這個權(quán)重是一個非負值，用來測量附近元素Vi和\的相異度； 步驟一(二)、權(quán)重選用歐氏距離:將圖像映射到一個特征空間，在特征空間中的每個點表示為(x，y，r，g，b)，其中(x，y)表示圖像中每個像素的坐標，(r，g，b)表示每個像素的色彩信息，權(quán)重的公式為:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，其特征在于步驟一(三)中的比較過程為: 定義判決參數(shù)D (C1, C2):
I lnie lj.\I l)if((\,(\)>\,(\) 其中最小內(nèi)部相異度Mint定義為，Mint (C1, C2) = min (Int (C1) + τ Int (C1), Int (C2) + τ Int (C2)) (5) 考慮一種極端情況， 當(dāng)I C| = I時，Int (C) = O,這樣D(C1, C2)大于Int(C), Cl、C2是C的具體值；為防止這種極端情況發(fā)生，定義參數(shù)τ，τ (C) = g/ I C I (6) 這里I C|代表C的大小，g是常數(shù),對于較大的區(qū)域劃分，g的值也較大。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，其特征在于步驟三的獲取過程為: 求出分割后圖像區(qū)域的中心點，利用每一區(qū)域中心點與滅點之間的距離大小賦予區(qū)域相應(yīng)的深度值，用(? Yo)表示滅點的位置，用(Xi^i)表示各中心點，則二者距離最大值Dmax為
Dmax = max (I X1-X01 +1 Y1-y01) (7) 深度賦值的梯度dt為 dt = 255/Dmax (8) 最終各點深度為
depth = (I X1-X01 +1 Y1-Y0 ) Xdt (9) 完成賦值后，就得到了原圖像的一幅初始深度圖。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，其特征在于步驟四所述的賦值為O。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于圖論和滅點檢測的2D-3D圖像轉(zhuǎn)換方法，其特征在于步驟五的合成過程為:用原始2D圖像和其精確深度圖來生成對應(yīng)的左視圖和右視圖，并合成最終的3D圖像。
【文檔編號】G06T3/00GK103955886SQ201410218877
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年5月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月22日
【發(fā)明者】關(guān)宇東, 于博良, 丁焱, 提純利, 仲小挺, 杜克, 寧宇, 朱雨桐, 徐志劍 申請人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)