[發明專利]一種從單幅2D圖像獲取3D成像圖像的方法

有效

• 申請號: 201310267708.9
• 申請日: 2013-06-28
• 公開（公告）號: CN103384340A
• 公開（公告）日: 2013-11-06
• 發明（設計）人: 郭璠;唐琎;蔡自興
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: H04N13/00
• 分類號: H04N13/00;H04N15/00
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所 43114
• 代理人: 黃美成

技術領域

本發明屬于圖像信息處理領域，具體涉及一種從單幅2D圖像獲取3D成像圖像的方法。

背景技術

3D視頻信號處理已成為當前視覺處理中的一個重要熱點問題。隨著3D技術的迅速發展，只能呈現出平面畫面的2D圖像能夠以具有立體感的方式呈現出來，從而帶給觀看者更為逼真、獨特的視覺體驗。因此，3D技術被廣泛應用于許多領域。例如，3D技術已成為當今電影發展的大趨勢，但是片源不足卻成為了制約電影產業興起的主要瓶頸。將2D電影轉換為3D電影不僅能大大增加數字立體電影的題材和數量，還能讓一些經典的老電影以新的形式重新登上熒屏綻放異彩。與電影產業密切相關的電子游戲行業也可借助3D技術改善其游戲體驗。通過將2D的游戲場景轉換為3D立體場景，可以有效地提高游戲玩家的沉浸感，從而極大地拓寬游戲市場。此外，目前市場上還出現了將作為平面媒體的報紙與3D技術相結合，實現在平面媒體上目睹3D立體效果，從而在創新印刷媒介信息傳播方式的同時造就了一場視覺變革。由此可見，對2D彩色圖像進行3D轉換處理，對文化、娛樂等領域的發展具有十分重要的意義。

2D圖像至3D圖像轉換技術的核心任務是從普通的2D圖像中獲取其所對應的深度信息。目前，針對該問題的處理方法主要有兩種：利用單幀圖像獲取深度圖的方法和利用多幀圖像獲取深度圖的方法。單幀圖像方法采用機器學習、聚焦/散焦信息、陰影遮擋信息、紋理梯度、幾何透視等深度線索恢復圖像深度。但是這些方法在輸入圖像的相關深度線索不明顯或缺失的情況下將有可能生成不可靠的深度圖。多幀方法主要采用多目視圖或運動信息來恢復圖像深度。但是當攝像機靜止時，利用運動視差生成的深度圖將有可能有誤。從單幅2D圖像生成其對應的深度圖是一個不適定問題，并非所有的深度線索都能從單幅圖像或多幅連續圖像幀中重新獲得，等等這些因素都使深度圖的生成面臨較大的困難。

近年來，市場上還針對普通2D視頻的深度圖恢復出現了一些半自動操作軟件。例如，DDD公司推出的“Depth?Tweening”產品即采用基于機器學習的深度擴散方法來恢復視頻非關鍵幀的深度圖。該方法首先利用手工繪制的關鍵幀的深度圖進行訓練，然后再利用訓練得到的分類器計算非關鍵幀的深度圖。此外，飛利浦公司也推出了一款名為“BlueBox”的深度圖生成工具。該軟件工具采用基于統計學原理的深度擴散方法，首先由用戶手動指定關鍵幀的深度信息，然后該軟件會通過所建立的最優化準則函數計算得到視頻其它非關鍵幀的深度圖。由此可見，目前已有的深度圖求取工具主要問題在于需要人工參與，且深度圖的賦值主要依靠主觀判斷。

在此背景下，研究一種既成本代價小、普適性好，又能自動地獲取圖像的深度圖以對各種2D圖像進行3D轉換處理的方法顯得尤為重要。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種從單幅2D圖像獲取3D成像圖像的方法，克服現有技術中2D圖像至3D圖像轉換過程通常需要借助圖像深度線索獲知深度信息的難題，從而給觀看者帶來比普通2D圖像更好的視覺體驗。

一種從單幅2D圖像獲取3D成像圖像的方法，包括以下步驟：

步驟A：獲取單幅2D圖像的顯著對象分割圖

步驟B：利用步驟A獲得的顯著對象分割圖獲取單幅2D圖像的深度圖；

步驟C：根據步驟B獲得的深度圖分別得到3D成像所需的左眼視圖及右眼視圖，合成左眼視圖及右眼視圖，獲得與單幅2D圖像對應的3D圖像；

其中，所述步驟B的具體步驟如下：

步驟B1：求取顯著對象分割圖的暗原色圖像及大氣光值A；

所述暗原色圖像各像素點的像素值按以下表達式確定：