【技术实现步骤摘要】
一种生成虚拟视图的方法及装置
本专利技术涉及图像处理领域,尤其涉及一种生成虚拟视图的方法及装置。
技术介绍
随着电子技术的发展,由于3D显示技术的广泛应用,传统的人为交互式手动2D-3D转换已经远远不能满足市场的需求,因而,自动2D转3D技术便具备了巨大的潜在价值。在现有技术中,自动转换技术包含两个核心步骤:(1)深度图生成;(2)左右虚拟视图生成。步骤1的任务是从2D影像中去寻找2D影像空间第三维的深度信息并以深度图的形式保存深度信息;步骤2利用2D影像和步骤1所得的深度图生成3D影像显示所必需的左右视图。但是因为在视图生成过程中,新视图中的某些像素点在原始的视图里找不到对应的点,就会产生空洞,降低虚拟视图的质量。
技术实现思路
本专利技术提供一种生成虚拟视图的方法及装置,用以解决现有技术中存在的虚拟视图中存在空洞的技术问题,提高虚拟视图的质量。第一方面,本专利技术提供一种生成虚拟视图的方法,包括:获得原始图像以及所述原始图像的原始深度图;基于自适应滤波算法,对所述原始深度图进行预处理,获得处理后的深度图;基于所述原始图像及所述处理后的深度图,生成基本虚拟视图;对所述基本虚拟视图进行基于反卷积算法的分层填洞,生成虚拟视图。结合第一方面,在第一种可能的实现方式中,所述基于自适应滤波算法,对所述原始深度图进行预处理,获得处理后的深度图,具体为:分别采用第一卷积核和第二卷积核,对所述原始深度图依次进行自适应滤波,获得所述处理后的深度图。结合第一种可能的实现方式,在第二种可能的实现方式中,根据下列公式对所述原始深度图采用第一卷积核进行预处理:其中,D(t+1)(x, ...
【技术保护点】
一种生成虚拟视图的方法,其特征在于,包括:获得原始图像以及所述原始图像的原始深度图;基于自适应滤波算法,对所述原始深度图进行预处理,获得处理后的深度图;基于所述原始图像及所述处理后的深度图,生成基本虚拟视图;对所述基本虚拟视图进行基于反卷积算法的分层填洞,生成虚拟视图。
【技术特征摘要】
1.一种生成虚拟视图的方法,其特征在于,包括:获得原始图像以及所述原始图像的原始深度图;基于自适应滤波算法,对所述原始深度图进行预处理,获得处理后的深度图;所述基于自适应滤波算法,对所述原始深度图进行预处理,获得处理后的深度图,具体为:分别采用第一卷积核和第二卷积核,对所述原始深度图依次进行自适应滤波,获得所述处理后的深度图;其中,根据下列公式对所述原始深度图采用第一卷积核进行预处理:其中,D(t+1)(x,y)=max(D(t+1)(x,y),D(t)(x,y)),t表示迭代次数且t=0,1,2……,D(t)(x,y)为在第t次迭代时输入的深度图中的像素深度值,D(t+1)(x,y)为在第t次迭代后得到的深度图中的像素深度值,w(x,y)为第一卷积核,为在第t次迭代时输入的深度图中的像素水平方向梯度,为在第t次迭代时输入的深度图中的像素竖直方向梯度,N(x,y)为标准化因子,x为像素的横坐标,y为像素的纵坐标,i为像素的横轴偏移量,j为像素的纵轴偏移量;基于所述原始图像及所述处理后的深度图,生成基本虚拟视图;对所述基本虚拟视图进行基于反卷积算法的分层填洞,生成虚拟视图。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据下列公式对所述原始深度图采用第二卷积核进行预处理:其中,D(t+1)(x,y)=max(D(t+1)(x,y),D(t)(x,y)),t表示迭代次数且t=0,1,2……,D(t)(x,y)为在第t次迭代时输入的深度图中的像素深度值,D(t+1)(x,y)为在第t次迭代后得到的深度图中的像素深度值,w(x,y)为第二卷积核,为在第t次迭代时输入的深度图中的像素水平方向梯度,为在第t次迭代时输入的深度图中的像素竖直方向梯度,h为阈值。3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述基于所述原始图像及所述处理后的深度图,生成基本虚拟视图,具体包括:根据所述处理后的深度图中像素的深度值,计算出水平像素级视差,其中,所述水平像素级视差为所述基本虚拟视图中像素与所述原始图像中像素之间的水平像素级视差;根据所述原始图像中像素以及所述水平像素级视差,生成所述基本虚拟视图。4.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述对所述基本虚拟视图进行基于反卷积算法的分层填洞,生成虚拟视图,具体包括:对所述基本虚拟视图进行下采样缩减,获得缩减图;对所述缩减图进行反卷积扩充,得到扩充图;采用所述扩充图对所述缩减图进行分层填洞,生成所述虚拟视图。5.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述对所述基本虚拟视图进行基于反卷积算法的分层填洞,生成虚拟视图,具体包括:对所述基本虚拟视图进行深度自适应缩减,获得缩减图;对所述缩减图进行反卷积扩充,获得扩充图;采用所述扩充图对所述缩减图进行分层填洞,生成所述虚拟视图。6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,根据以下公式对所述基本虚拟视图进行深度自适应缩减:
【专利技术属性】
技术研发人员:郑喆坤,韩明臣,孙增增,焦李成,
申请(专利权)人:华为技术有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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