视差计算方法、装置与终端制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种视差计算方法、装置与终端。所述方法包括：获取当前场景图像中人物的第一掩码图和第二掩码图；对所述第一掩码图和所述第二掩码图分别进行降维处理，得到与所述第一掩码图对应的第一行矩阵以及与所述第二掩码图对应的第二行矩阵；在所述第二行矩阵中，确定与所述第一行矩阵中每个抽样点对应的相似点；获取多个所述抽样点与所述相似点的视差；将多个所述视差与预设的阈值分别进行匹配，确定所述当前场景图像中人物的视差范围。

Parallax calculation method, device and terminal

The invention relates to a parallax calculation method, a device and a terminal. The method comprises: acquiring the characters in the image scene first mask images and second mask graph; the first mask map and the second mask map respectively for dimensionality reduction, corresponding with the first mask graph matrix and the first line and the second line of the second mask map matrix; in the second row of the matrix, corresponding with each of the first row in the matrix of the sample points of similarities; disparity acquisition a plurality of the sampling points and the similarities; a plurality of parallax and preset threshold respectively, when determining the disparity range before the characters in the image scene.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，尤其设计一种视差计算方法、装置与终端。
技术介绍
当前，立体直播技术是一种新兴的网络直播技术，该技术利用立体相机对主播进行拍摄，并将主播的当前视音频信息实时传输至移动终端，用户通过移动终端(该移动终端可显示立体信息)播放主播的视音频信息，进而使得用户可实时欣赏立体内容，提高用户的视觉体验。在立体显示技术中，左右视图的水平视差是指在实际场景中同一个点在左右视图投影后在水平方向上产生的坐标差异。水平视差是一个非常重要的参数，水平视差的大小直接影响着立体显示效果。例如，水平视差过大会造成立体显示重影，此时，技术人员需自行计算出当前左右视图的视差并对之进行调整。因此，应用在立体直播技术时，技术人员需要实时的对主播的水平视差进行调整，使其永远处于合理的视差范围内，以实现最优的立体显示效果。现有技术中的视差计算方法是，从左右视图中分别提取一定数量的特征点并对多个特征点进行匹配，之后再根据匹配的特征点确定视差。但是，在对特征点进行匹配时，需计算整幅图像中的每一个像素点邻域的灰度值，将灰度值的变化情况作为特征分数，并通过特征分数实现特征点的匹配。由此，现有视差计算方法的计算复杂度高，且计算准确率低。
技术实现思路
本专利技术提供了一种视差计算方法、装置与终端，用于解决现有技术中视差计算方法的计算复杂度高，且计算准确率低的问题。为实现上述目的，在第一方面，本专利技术提供了一种视差计算方法，所述方法包括：获取当前场景图像中人物的第一掩码图和第二掩码图；对所述第一掩码图和所述第二掩码图分别进行降维处理，得到与所述第一掩码图对应的第一行矩阵以及与所述第二掩码图对应的第二行矩阵；在所述第二行矩阵中，确定与所述第一行矩阵中每个抽样点对应的相似点；利用所述抽样点与所述相似点的视差，确定所述当前场景图像中人物的视差范围。结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，对所述掩码图进行降维处
理，得到与所述掩码图对应的行矩阵，具体包括：根据所述掩码图，获取所述掩码图中每个像素点的掩码值；利用所述每个像素点的掩码值，计算所述掩码图中每列像素点的掩码总值、或掩码均值、或掩码中位数值；将所述掩码总值、或所述掩码均值或所述掩码中位数值作为所述行矩阵的对应列。结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，对所述掩码图进行降维处理，得到与所述掩码图对应的行矩阵，具体包括：根据所述掩码图，获取所述掩码图中每个像素点的掩码值；判断所述掩码图中属于同一列像素点的掩码值是否大于掩码阈值；如果所述掩码值大于所述掩码阈值，则计算大于所述掩码阈值的属于同一列像素点的纵坐标总值，或计算大于所述掩码阈值的属于同一列像素点的纵坐标均值，或计算大于所述掩码阈值的属于同一列像素点的纵坐标中位数值；将所述纵坐标总值、或所述纵坐标均值、或所述纵坐标中位数值作为所述行矩阵的对应列。结合第一方面，在第三种可能的实现方式中，所述在所述第二行矩阵中，确定与所述第一行矩阵中每个抽样点对应的相似点，具体包括：根据预设的抽样间隔模式或者随机模式，在所述第一行矩阵中，确定第
一抽样点；在所述第二行矩阵中，确定与所述第一抽样点的横坐标值相同的第一位置点；计算所述第一抽样点邻域范围内的全部像素点的相似分数值以及所述第一位置点邻域范围内的全部像素点的相似分数值；利用所述第一抽样点的横坐标值以及所述相似分数值中的最大值，确定与所述第一抽样点对应的第一相似点。结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述计算所述第一抽样点邻域范围内的全部像素点的相似分数值以及所述第一位置点邻域范围内的全部像素点的相似分数值，具体包括：获取所述第一抽样点邻域范围内的全部像素点的第一横坐标值；获取所述第一位置点邻域范围内的全部像素点的第二横坐标值；根据所述第一横坐标值以及所述第二横坐标值，调用相似分数计算函数，计算所述第一抽样点邻域范围内的全部像素点的相似分数值以及所述第一位置点邻域范围内的全部像素点的相似分数值。结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述利用所述第一抽样点的横坐标值以及所述相似分数值中的最大值，确定与所述第一抽样点对应的第一相似点，具体为：所述第一相似点的横坐标满足 x ′ = x + arg m a x i ∈ [ p 1 , p 2 ] ( s i m i l a r i t y ( N l ( x ) , N r ( x + i ) ) ) ; ]]>其中，所述x为所述第一抽样点的横坐标值；所述similarity(P,Q)为所述相似分数计算函数；所述N1(x)为所述第一抽样点邻域范围内的全部像素点的第一横坐标值；所述Nr(x+i)为所述第一位置点邻域范围内的全部像素点的第二横坐标值；所述p1,p2为所述邻域范围的上下限；所述i为常数。结合第一方面，在第六种可能的实现方式中，所述利用所述抽样点与所述相似点的视差，确定所述当前场景图像中人物的视差范围，具体包括：判断所述视差是否大于预设的第一视差阈值；将所述视差中大于所述第一视差阈值的视差作为第一子视差，并判断所述第一子视差是否大于预设的第二视差阈值；将所述第一子视差中大于所述第二视差阈值的所述第一子视差作为第二子视差，并将第二子视差的最大视差作为所述视差范围的上限，将第二子视差的最小视差作为所述视差范围的下限。结合第一方面，在第七种可能的实现方式中，若所述当前场景图像中人物唯一时，所述在所述第二行矩阵中，确定与所述第一行矩阵中每个抽样点对应的相似点，具体包括：分别在所述第一行矩阵中和所述第二行矩阵中，确定所述第一行矩阵的第一重心点和所述第二行矩阵的第二重心点；所述利用所述抽样点与所述相似点的视差，确定所述当前场景图像中人物的视差范围，具体包括：将所述第一重心点与所述第二重心点的差值作为所述当前场景图像中人物的视差。在第二方面，本专利技术提供了一种视差计算装置，所述装置包括：获取单元，用于获取当前场景图像中人物的第一掩码图和第二掩码图；降维单元，用于对所述第一掩码图和所述第本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视差计算方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前场景图像中人物的第一掩码图和第二掩码图；对所述第一掩码图和所述第二掩码图分别进行降维处理，得到与所述第一掩码图对应的第一行矩阵以及与所述第二掩码图对应的第二行矩阵；在所述第二行矩阵中，确定与所述第一行矩阵中每个抽样点对应的相似点；利用所述抽样点与所述相似点的视差，确定所述当前场景图像中人物的视差范围。

【技术特征摘要】
1.一种视差计算方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前场景图像中人物的第一掩码图和第二掩码图；对所述第一掩码图和所述第二掩码图分别进行降维处理，得到与所述第一掩码图对应的第一行矩阵以及与所述第二掩码图对应的第二行矩阵；在所述第二行矩阵中，确定与所述第一行矩阵中每个抽样点对应的相似点；利用所述抽样点与所述相似点的视差，确定所述当前场景图像中人物的视差范围。2.根据权利要求1所述的视差计算方法，其特征在于，对所述掩码图进行降维处理，得到与所述掩码图对应的行矩阵，具体包括：根据所述掩码图，获取所述掩码图中每个像素点的掩码值；利用所述每个像素点的掩码值，计算所述掩码图中每列像素点的掩码总值、或掩码均值、或掩码中位数值；将所述掩码总值、或所述掩码均值或所述掩码中位数值作为所述行矩阵的对应列。3.根据权利要求1所述的视差计算方法，其特征在于，对所述掩码图进行降维处理，得到与所述掩码图对应的行矩阵，具体包括：根据所述掩码图，获取所述掩码图中每个像素点的掩码值；判断所述掩码图中属于同一列像素点的掩码值是否大于掩码阈值；如果所述掩码值大于所述掩码阈值，则计算大于所述掩码阈值的属于同一列像素点的纵坐标总值，或计算大于所述掩码阈值的属于同一列像素点的纵坐标均值，或计算大于所述掩码阈值的属于同一列像素点的纵坐标中位数值；将所述纵坐标总值、或所述纵坐标均值、或所述纵坐标中位数值作为所述行矩阵的对应列。4.根据权利要求1所述的视差计算方法，其特征在于，所述在所述第二行矩阵中，确定与所述第一行矩阵中每个抽样点对应的相似点，具体包括：根据预设的抽样间隔模式或者随机模式，在所述第一行矩阵中，确定第一抽样点；在所述第二行矩阵中，确定与所述第一抽样点的横坐标值相同的第一位置点；计算所述第一抽样点邻域范围内的全部像素点的相似分数值以及所述第一位置点邻域范围内的全部像素点的相似分数值；利用所述第一抽样点的横坐标值以及所述相似分数值中的最大值，确定与所述第一抽样点对应的第一相似点。5.根据权利要求4所述的视差计算方法，其特征在于，所述计算所述第一抽样点邻域范围内的全部像素点的相似分数值以及所述第一位置点邻域范
\t围内的全部像素点的相似分数值，具体包括：获取所述第一抽样点邻域范围内的全部像素点的第一横坐标值；获取所述第一位置点邻域范围内的全部像素点的第二横坐标值；根据所述第一横坐标值以及所述第二横坐标值，调用相似分数计算函数，计算所述第一抽样点邻域范围内的全部像素点的相似分数值以及所述第一位置点邻域范围内的全部像素点的相似分数值。6.根据权利要求5所述的视差计算方法，其特征在于，所述利用所述第一抽样点的横坐标值以及所述相似分数值中的最大值，确定与所述第一抽样点对应的第一相似点，具体为：所述第一相似点的横坐标满足 x ′ = x + arg m a x i ∈ [ p 1 , p 2 ] ( s i m i l a r i t y ( N l ( x ) , N r ( x + i ) ) ) ; ]]>其中，所述x为所述第一抽样点的横坐标值；所述similarity(P,Q)为所述相似分数计算函数；所述N1(x)为所述第一抽样点邻域范围内的全部像素点的第一横坐标值；所述Nr(x+i)为所述第一位置点邻域范围内的全部像素点的第二横坐标值；所述p1,p2为所述邻域范围的上下限；所述i为常数。7.根据权利要求1所述的视差计算方法，其特征在于，所述利用所述抽样点与所述相似点的视差，确定所述当前场景图像中人物的视差范围，具体包括：判断所述视差是否大于预设的第一视差阈值；将所述视差中大于所述第一视差阈值的视差作为第一子视差，并判断所
\t述第一子视差是否大于预设的第二视差阈值；将所述第一子视差中大于所述第二视差阈值的所述第一子视差作为第二子视差，并将第二子视差的最大视差作为所述视差范围的上限，将第二子视差的最小视差作为所述视差范围的下限。8.根据权利要求1所述的视差计算方法，其特征在于，若所述当前场景图像中人物唯一时，所述在所述第二行矩阵中，确定与所述第一行矩阵中每个抽样点对应的相似点，具体包括：分别在所述第一行矩阵中和所述第二行矩阵中，确定所述第一行矩阵的第一重心点和所述第二行矩阵的第二重心点；所述利用所述抽样点与所述相似点的视差，确定所述当前场景图像中人物的视差范围，具体包括：将所述第一重心点与所述第二重心点的差值作为所述当前场景图像中人物的视差。9.一种视差计算装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，用于获取当前场景图像中人物的第一掩码图和第二掩码图；降维单元，用于对所述第一掩码图和...

【专利技术属性】
技术研发人员：郁树达，
申请(专利权)人：深圳超多维科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44