深度信息获取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种深度信息获取方法及装置，所述方法包括：读取二维视频的各帧视频图像；对所述视频图像进行静止区域和运动区域的分离；分别获取所述静止区域的第一深度信息和所述运动区域的第二深度信息；获取所述视频图像的纹理深度信息；根据所述第一深度信息、所述第二深度信息和所述纹理深度信息，获取所述视频图像的深度信息。本公开采用运动信息、几何信息、纹理深度信息三种信息获取图像的混合深度信息，使得所获取的深度信息具有比较明显的深度细节，比利用单一信息获取的深度图质量更好，有效地提高了深度图的质量，更接近人的视觉特性。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及图像处理领域，具体地，涉及一种深度信息获取方法及装置。
技术介绍
深度图是以物体纵向深度值代替灰度图像的灰度级形成的图像。由于其中的每个像素代表了一个相对的深度信息，反映了景物表面的三维坐标信息，所以图像的深度信息包含了可以直接利用的三维信息(即较可靠的深度数据)。因此，深度信息提取技术是二维视频转三维视频的关键技术之一。相关技术中，常根据二维视频图像的特征，利用经典的运动信息或者几何信息来提取各帧图像的深度信息。这种深度信息提取方法，获取到的深度图质量差，不够精确，导致转换成的视频不符合人眼视觉特性，适应性较差。
技术实现思路
本公开的目的是提供一种深度信息获取方法及装置，以解决深度信息提取不准确的问题。为了实现上述目的，第一方面，本公开提供一种深度信息获取方法，包括：读取二维视频的各帧视频图像；对所述视频图像进行静止区域和运动区域的分离；分别获取所述静止区域的第一深度信息和所述运动区域的第二深度信息；获取所述视频图像的纹理深度信息；根据所述第一深度信息、所述第二深度信息和所述纹理深度信息，获取所述视频图像的深度信息。在一个实施例中，所述根据所述第一深度信息、所述第二深度信息和所述纹理深度信息，获取所述视频图像的深度信息包括：将所述视频图像的各像素点的灰度值分别与一预设阈值进行比较；当像素点的灰度值大于所述预设阈值时，将所述第一深度信息和所述第二深度信息进行加权以获得该像素点的深度信息；当像素点的灰度值小于所述预设阈值时，将所述第一深度信息和所述纹理深度信息进行加权以获得该像素点的深度信息。在一个实施例中，所述对所述视频图像进行静止区域和运动区域的分离包括：建立高斯模型；利用建立的高斯模型对视频图像进行静止区域和运动区域的分离。在一个实施例中，所述方法还包括：对进行了静止区域和运动区域分离的视频图像进行阴影检测；对经阴影检测后的视频图像进行数学形态学滤波。在一个实施例中，所述获取所述静止区域的第一深度信息的步骤包括：对经数学形态学滤波后的静止区域的图像进行边缘检测；对经边缘检测后的静止区域的图像，进行Hough变换；Hough变换后，对静止区域的图像进行去水平线和垂直线；对去水平和垂直线后的静止区域的图像，进行深度信息分配以获取所述第一深度信息。在一个实施例中，所述获取视频图像的纹理深度信息的步骤包括：获取视频图像的每个像素点的纹理梯度值；根据每个像素点的纹理梯度值，获取每个像素点的平均纹理梯度；根据所述平均纹理梯度，对每个像素点进行深度信息分配以获取所述纹理深度信息。第二方面，提供一种深度信息获取装置，包括：读取模块，被配置为读取二维视频的各帧视频图像；分离模块，被配置为对所述视频图像进行静止区域和运动区域的分离；第一获取模块，被配置为分别获取所述静止区域的第一深度信息和所述运动区域的第二深度信息；纹理深度信息获取模块，被配置为获取所述视频图像的纹理深度信息；深度信息获取模块，被配置为根据所述第一深度信息、所述第二深度信息和所述纹理深度信息，获取所述视频图像的深度信息。在一个实施例中，所述深度信息获取模块包括：比较子模块，被配置为将所述视频图像的各像素点的灰度值分别与一预设阈值进行比较；第一加权子模块，被配置为当像素点的灰度值大于所述预设阈值时，将所述第一深度信息和所述第二深度信息进行加权以获得该像素点的深度信息；第二加权子模块，被配置为当像素点的灰度值小于所述预设阈值时，将所述第一深度信息和所述纹理深度信息进行加权以获得该像素点的深度信息。在一个实施例中，所述分离模块包括：模型建立子模块，被配置为建立高斯模型；分离子模块，被配置为利用建立的高斯模型对视频图像进行静止区域和运动区域的分离。在一个实施例中，所述装置还包括：阴影检测模块，被配置为对进行了静止区域和运动区域分离的视频图像进行阴影检测；滤波模块，被配置为对经阴影检测后的视频图像进行数学形态学滤波。在一个实施例中，所述第一获取模块包括：边缘检测子模块，被配置为对经数学形态学滤波后的静止区域的图像进行边缘检测；变换子模块，被配置为对经边缘检测后的静止区域的图像，进行Hough变换；去除子模块，被配置为对所述变换子模块进行Hough变换后的静止区域的图像进行去水平线和垂直线；深度信息分配子模块，被配置为对经去除子模块去水平和垂直线后的静止区域的图像，进行深度信息分配以获取所述第一深度信息。在一个实施例中，所述纹理深度信息获取模块包括：纹理梯度值获取子模块，被配置为获取视频图像的每个像素点的纹理梯度值；平均纹理梯度获取子模块，被配置为根据每个像素点的纹理梯度值，获取每个像素点的平均纹理梯度；像素点深度信息分配子模块，被配置为根据所述平均纹理梯度，对每个像素点进行深度信息分配以获取所述纹理深度信息。通过上述技术方案，采用运动信息(即第二深度信息)、几何信息(即第一深度信息)、纹理深度信息三种信息获取图像的混合深度信息，使得所获取的深度信息具有比较明显的深度细节，比利用单一信息获取的深度图质量更好，有效地提高了深度图的质量，更接近人的视觉特性；且由于采用了三种信息加权的方式获取深度信息，可以适应各类视频图像。本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：图1是本公开一实施例的深度信息获取方法的流程示意图；图2是本公开另一实施例的深度信息获取方法的流程示意图；图3是本公开一实施例的高斯模型的建立方法的流程示意图；图4a-图4f是本公开一实施例的静止区域图像的分离示意图；图5是本公开一实施例第一深度信息的获取方法流程示意图；图6是本公开一实施例的深度信息分配原则示意图；图7a-图7d是本公开一示例性实施例的静止区域的深度图获取过程图；图8a-图8b是本公开一示例性实施例的运动区域的深度图获取过程图；图9是本公开一实施例的视频图像的纹理深度信息获取方法流程示意图；图10a-图10b是本公开一示例性实施例的纹理深度信息的深度图获取过程图；图11是本公开一实施例的深度信息获取流程图；图12a-图12i是本公开一实施例的视频图像深度图获取过程示意图；图13是本公开一实施例的深度信息获取装置的结构示意图；图14是根据一示例性实施例示出的一种用于终端的深度信息获取装置的框图。具体实施方式以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。参见图1为本公开一实施例的深度信息获取方法的流程示意图。该深度信息获取方法包括以下步骤：在步骤S101中，读取二维视频的各帧视频图像。在一个实施例中，首先，获取二维视频，对二维视频进行视频流解析，生成RGB格式的多帧视频图像。由此，可读取二维视频的各帧视频图像以进行处理。二维视频可以是预先拍摄好并存储到预设存储空间的，也可以是实时通过拍摄设备拍摄得到的。在步骤S102中，对视频图像进行静止区域和运动区域的分离。实际拍摄的二维视频场景往往包含相对静止的背景和多个运动前景，因此，对每帧视频图像进行静止区域和运动区域的分离。在一个实施例中，可利用预先建立的模型，对视频图像进行静止区域本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种深度信息获取方法，其特征在于，包括：读取二维视频的各帧视频图像；对所述视频图像进行静止区域和运动区域的分离；分别获取所述静止区域的第一深度信息和所述运动区域的第二深度信息；获取所述视频图像的纹理深度信息；根据所述第一深度信息、所述第二深度信息和所述纹理深度信息，获取所述视频图像的深度信息。

【技术特征摘要】
1.一种深度信息获取方法，其特征在于，包括：读取二维视频的各帧视频图像；对所述视频图像进行静止区域和运动区域的分离；分别获取所述静止区域的第一深度信息和所述运动区域的第二深度信息；获取所述视频图像的纹理深度信息；根据所述第一深度信息、所述第二深度信息和所述纹理深度信息，获取所述视频图像的深度信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一深度信息、所述第二深度信息和所述纹理深度信息，获取所述视频图像的深度信息包括：将所述视频图像的各像素点的灰度值分别与一预设阈值进行比较；当像素点的灰度值大于所述预设阈值时，将所述第一深度信息和所述第二深度信息进行加权以获得该像素点的深度信息；当像素点的灰度值小于所述预设阈值时，将所述第一深度信息和所述纹理深度信息进行加权以获得该像素点的深度信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述视频图像进行静止区域和运动区域的分离包括：建立高斯模型；利用建立的高斯模型对视频图像进行静止区域和运动区域的分离。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对进行了静止区域和运动区域分离的视频图像进行阴影检测；对经阴影检测后的视频图像进行数学形态学滤波。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述静止区域的第一深度信息的步骤包括：对经数学形态学滤波后的静止区域的图像进行边缘检测；对经边缘检测后的静止区域的图像，进行Hough变换；Hough变换后，对静止区域的图像进行去水平线和垂直线；对去水平和垂直线后的静止区域的图像，进行深度信息分配以获取所述第一深度信息。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取视频图像的纹理深度信息的步骤包括：获取视频图像的每个像素点的纹理梯度值；根据每个像素点的纹理梯度值，获取每个像素点的平均纹理梯度；根据所述平均纹理梯度，对每个像素点进行深度信息分配以获取所述纹理深度信息。7.一种深度信息获取装置，其特征在于，包括：读取模块，被配置为读取二维视频的各帧视频图像；分离模块，被配置为对所述视频图像进行静止区域和运动区域的分离；第一获取模块，被配置为分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：印勇，阮倩倩，陈小丽，刘仕通，
申请(专利权)人：重庆大学，深圳天珑无线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50