[發(fā)明專利]一種基于一致性輪廓提取的立體圖像分割方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710820101.7
• 申請(qǐng)日: 2017-09-13
• 公開（公告）號(hào): CN107578419B
• 公開（公告）日: 2020-07-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 厲旭杰;邵靖凱;沈順輝;黃輝;胡明曉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 溫州大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/13
• 分類號(hào): G06T7/13;G06T7/12;G06T7/30
• 代理公司: 溫州名創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33258
• 代理人: 陳加利

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于一致性輪廓提取的立體圖像分割方法，包括輸入立體圖像左視圖、左視圖分割圖像及立體圖像右視圖；根據(jù)立體圖像左右視圖，計(jì)算立體匹配項(xiàng)；根據(jù)立體圖像左視圖、左視圖分割圖像及立體圖像右圖像預(yù)估立體圖像右視圖分割概率圖，并提取及修正分割概率圖的預(yù)估輪廓線條，且進(jìn)一步計(jì)算基于圖像補(bǔ)丁的輪廓項(xiàng)；根據(jù)立體匹配項(xiàng)及基于圖像補(bǔ)丁的輪廓項(xiàng)，合成輪廓概率圖；采用測(cè)地線距離計(jì)算出輪廓概率圖的最優(yōu)輪廓線；掃描最優(yōu)輪廓線，獲得立體圖像的右視圖分割圖像。實(shí)施本發(fā)明，既能獲得高質(zhì)量的立體圖像分割效果，又有較快的運(yùn)行效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于一 致性輪廓提取的立體圖像分割方法。

背景技術(shù)

最近幾年，立體媒體越來越受到人們的關(guān)注，使得立體圖像的編 輯也變得越來越重要。然而，立體圖像分割是立體圖像編輯的基礎(chǔ)， 因此進(jìn)行精確的立體圖像分割就顯得尤為迫切。

到目前位置，單個(gè)圖像的分割方法已經(jīng)非常成熟，例如Carsten Rother,VladimirKolmogorov,and Andrew Blake(2004)在ACM Trans. Graph.23(3):309-314上發(fā)表的論文“grabcut”:Interactive fore-ground extraction using iterated graph cuts，其提出的GrabCut方法，用戶僅僅 需要在物體附近畫一個(gè)矩形框或者使用著色線條表明要求的前景和 背景區(qū)域，就能獲得高質(zhì)量的圖像分割結(jié)果，并已在OpenCV上采用 GPU加速獲得了實(shí)時(shí)的性能。

但是，立體圖像分割不僅僅局限于單個(gè)圖像分割，而是建立在對(duì) 立體圖像左右視圖分別采用單個(gè)圖像分割操作基礎(chǔ)上，可是這種最直 接的立體圖像分割方法不僅需要大量的用戶交互，而且很難保證獲得 左右一致性的立體分割結(jié)果。

為了克服上述方法所存在的問題，眾多學(xué)者已開始研究采用立體 視差圖同時(shí)對(duì)立體圖像左右視圖進(jìn)行圖像分割的方法。目前，眾多學(xué) 者所研究出的立體圖像分割方法大致可以分為三類：基于區(qū)域的立體 圖像分割方法、基于著色線條的立體圖像分割方法和基于輪廓提取的 立體圖像分割方法。

基于區(qū)域的立體圖像分割方法采用左右視圖像中每個(gè)像素之間 的立體相關(guān)性，根據(jù)立體圖像左視圖的分割結(jié)果來推導(dǎo)出對(duì)應(yīng)的立體 圖像右視圖分割結(jié)果，但是缺點(diǎn)在于：不僅分割效果嚴(yán)重依賴于立體 視差圖的質(zhì)量，而且計(jì)算立體視差圖也將消耗大量的時(shí)間。例如， Wan-Yen Lo,Jeroen van Baar,Claude Knaus,Matthias Zwicker,and MarkusGross(2010)在ACM Trans.Graph.29(6):147:1-147:10上發(fā) 表的論文Stereoscopic 3dcopypaste，通過立體視差圖建立了立體圖 像左右視圖的一致性關(guān)系，并根據(jù)左視圖分割結(jié)果來獲得一致性的立 體圖像右視圖分割結(jié)果。