[發(fā)明專利]一種平面視頻的深度圖求取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210067349.8
• 申請日: 2012-03-14
• 公開（公告）號: CN102622768A
• 公開（公告）日: 2012-08-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 戴瓊海;巨金龍;林靖宇
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20;G06T5/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

1.一種平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：對原始平面視頻中的前景運動物體進行檢測和提取，計算所述前景運動物體的遮擋關(guān)系，得到所述前景運動物體的掩膜圖像；

S2：根據(jù)所述前景運動物體的掩膜圖像對所述原始平面視頻進行背景重構(gòu)，以得到去除所述前景運動物體的背景視頻序列；

S3：對所述背景視頻序列求取背景深度圖序列；

S4：對所述原始平面視頻求取初始深度圖序列；

S5：根據(jù)所述初始深度圖序列中所述前景運動物體的初始深度信息，以及所述背景深度圖序列中的所述前景運動物體的幾何信息，得到所述平面原始視頻的深度圖序列。

2.如權(quán)利要求1所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，所述步驟S01進一步包括以下步驟：

S11：通過運動檢測方法檢測并提取所述原始平面視頻中的所述前景運動物體；

S12：計算所述前景運動物體的面積，并將其中面積較小的物體去除；

S13：根據(jù)所述前景運動物體的顏色信息，判斷可能存在的多個所述前景物體之間的遮擋關(guān)系。

3.如權(quán)利要求1所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，步驟S2進一步包括以下步驟：

S21：根據(jù)所述前景運動物體的掩膜圖像，得到去除所述前景運動物體的背景視頻序列；

S22：根據(jù)圖像相鄰像素的相似性對所述背景視頻序列進行圖像修補；

S23：根據(jù)所述前景運動物體的運動信息和所述背景視頻序列幀間的像素關(guān)聯(lián)，填補所述背景視頻序列中的空白區(qū)域；

S24：根據(jù)圖像相鄰像素的相似性對所述背景視頻序列進行插值和平滑操作。

4.如權(quán)利要求3所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，步驟S22中所述圖像修補的算法包括：inpaint算法、patch-match算法。

5.如權(quán)利要求1所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，步驟S3包括：對所述背景視頻序列使用靜態(tài)場景的深度圖生成算法，以得到所述背景深度圖序列。

6.如權(quán)利要求5所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，靜態(tài)場景的深度圖生成算法包括Bundle算法

7.如權(quán)利要求1所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，步驟S4包括：使用深度估計算法對所述原始平面視頻進行深度估計，以得到所述初始深度圖序列。

8.如權(quán)利要求7所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，所述深度估計算法包括BP算法。

9.如權(quán)利要求1所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，步驟S5進一步包括以下步驟：

S51：由所述前景運動物體的掩膜圖像和所述初始深度圖序列得到所述前景運動物體的初始深度圖；

S52：結(jié)合所述背景深度圖序列的信息和所述前景運動物體的空間位置信息，對每一幀所述前景運動物體的初始深度圖進行修正，以得到包含所述前景運動物體和背景的深度圖序列；

S53：對包含所述前景運動物體和背景的深度圖序列進行濾波處理。

10.如權(quán)利要求9所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，步驟S52進一步包括：

計算攝像機參數(shù)，結(jié)合所述前景運動物體的空間位置信息估計所述前景運動物體所處的運動平面；

在所述背景深度圖序列中，提取所述運動平面的深度信息，對每一幀所述前景運動物體的初始深度圖進行修正。

11.如權(quán)利要求9所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，步驟S53中所述濾波處理包括：雙邊濾波，高斯濾波。

12.如權(quán)利要求1所述的平面視頻的深度圖求取方法，其特征在于，步驟S5之后還包括：對所述平面原始視頻的深度圖序列進行平滑后處理。