一种深度图生成方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种深度图生成方法和装置，包括：将接收到的原始图像转换为原始灰度图，将接收到的参考图像转换为参考灰度图；将原始灰度图划分为多个原始图像块，将参考灰度图划分为多个参考图像块；针对多个原始图像块中的每个原始图像块，利用预设的搜索算法，在多个参考图像块中，确定与该原始图像块匹配的目标参考图像块，根据目标参考图像块和该原始图像块，计算该原始图像块的深度值；基于确定的各个原始图像块的深度值，对原始灰度图进行融合处理，得到第一图像；对原始图像进行聚类和滤波处理，得到第二图像；根据第二图像，对第一图像进行滤波处理，得到原始图像的深度图。本发明专利技术还公开相应的深度图生成装置。

Method and device for generating depth map

The invention provides a depth map generation method and device, including: converting the original image received by the original gray image, the reference image conversion received as a reference image; the original image is divided into a plurality of original image blocks, the reference image is divided into a plurality of blocks in the reference image; a plurality of original image blocks in each image block, using the default search algorithm, in a plurality of reference image block, and determine the original image block target reference image block matching, according to the target reference image block and the block of the original image, the original image block to calculate the depth value of each original image is determined; the depth value based on the fusion of the original image, the first image; clustering and filtering of the original image, second images; according to the second image of the An image is filtered to obtain a depth map of the original image. The invention also discloses a corresponding depth map generating device.

【技术实现步骤摘要】
一种深度图生成方法和装置
本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种深度图生成方法和装置。
技术介绍
目前，从不同视角获取的两个图像，可通过在两个图像中标识匹配的图像区域，通过在这些图像区域的位置之间的相对偏移来估计图像的深度。因此，可应用块匹配算法来估计两个图像之间的像差(disparity)，该像差直接指示对应图像的深度。然而，很多深度图的问题，特别是由多个图像中的像差估计所生成的深度图的问题在于它们往往不如期望的那样在空间上和时间上稳定，另外，生成的深度图不够滤波、噪声也比较大。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种深度图生成方法和装置，用于解决现有技术无法降低深度图的噪声得到滤波深度图的问题。第一方面，本专利技术提供一种深度图生成方法，包括：将接收到的原始图像转换为原始灰度图，将接收到的参考图像转换为参考灰度图；将所述原始灰度图划分为多个原始图像块，将所述参考灰度图划分为多个参考图像块；针对多个原始图像块中的每个原始图像块，利用预设的搜索算法，在所述多个参考图像块中，确定与该原始图像块匹配的目标参考图像块，根据所述目标参考图像块和该原始图像块，采用运动估计算法计算该原始图像块的运动矢量，根据所述运动矢量，计算该原始图像块的深度值，所述运动矢量为原始图像块与确定的目标参考图像块之间的偏移量；基于确定的各个原始图像块的深度值和所述原始灰度图，生成第一图像；对所述原始图像进行聚类和滤波处理，得到第二图像；根据所述第二图像，对所述第一图像进行滤波处理，得到原始图像的深度图。可选地，所述针对多个原始图像块中的每个原始图像块，利用预设的搜索算法，在所述多个参考图像块中，确定与该原始图像块匹配的目标参考图像块，包括：针对多个原始图像块中的每个原始图像块，根据该原始图像块的位置，在所述多个参考图像块中，确定第一预设范围内的至少一个参考图像块和该第一预设范围的第一中心点，计算该原始图像块与第一预设范围内的各个参考图像块之间的第一相关度，基于各个所述第一相关度，确定所述第一中心点对应的参考图像块是否与该原始图像块匹配；在确定所述第一中心点对应的参考图像块与该原始图像块匹配后，根据该第一中心点对应的参考图像块的位置，在所述多个参考图像块中，确定第二预设范围内的至少一个参考图像块和该第二预设范围的第二中心点，计算该原始图像块与第二预设范围内的各个参考图像块之间的第二相关度，基于各个所述第二相关度，确定所述第二中心点对应的参考图像块是否与该原始图像块匹配；在确定所述第二中心点对应的参考图像块与该原始图像块匹配后，将该第二中心点对应的参考图像块确定为目标参考图像块。可选地，所述采用运动估计算法计算该原始图像块的运动矢量，包括：在确定与该原始图像块匹配的目标参考图像块后，根据该目标参考图像块与该原始图像块之间的相关度，以及该目标参考图像块的灰度值和该原始图像块的灰度值，确定该原始图像块的运动矢量。可选地，所述根据所述运动矢量，计算该原始图像块的深度值，包括：确定该原始图像块的运动矢量是否在预设的矢量范围内；在确定该原始图像块的运动矢量在预设的矢量范围内时，则确定该原始图像块的深度值为预设深度值；在确定该原始图像块的运动矢量不在预设的矢量范围内时，则基于所述矢量范围的上界限值和运动矢量，以及各个原始图像块的运动矢量中的最大值和最小值，计算该原始图像块的深度值。可选地，所述对所述原始图像进行降噪和滤波处理，得到第二图像，包括：采用颜色聚类算法对原始图像进行聚类处理，得到聚类图像；根据所述聚类图像，采用联合双边滤波算法对所述原始图像进行滤波处理，得到第二图像。第二方面，本专利技术实施例提供一种深度图生成装置，包括：第一处理单元，用于将接收到的原始图像转换为原始灰度图，将接收到的参考图像转换为参考灰度图；第二处理单元，用于将所述原始灰度图划分为多个原始图像块，将所述参考灰度图划分为多个参考图像块；第三处理单元，用于针对多个原始图像块中的每个原始图像块，利用预设的搜索算法，在所述多个参考图像块中，确定与该原始图像块匹配的目标参考图像块，根据所述目标参考图像块和该原始图像块，采用运动估计算法计算该原始图像块的运动矢量，根据所述运动矢量，计算该原始图像块的深度值，所述运动矢量为原始图像块与确定的目标参考图像块之间的偏移量；第四处理单元，用于基于确定的各个原始图像块的深度值和所述原始灰度图，生成第一图像；第五处理单元，用于对所述原始图像进行聚类和滤波处理，得到第二图像；第六处理单元，用于根据所述第二图像，对所述第一图像进行滤波处理，得到原始图像的深度图。可选地，所述第三处理单元具体用于：针对多个原始图像块中的每个原始图像块，根据该原始图像块的位置，在所述多个参考图像块中，确定第一预设范围内的至少一个参考图像块和该第一预设范围的第一中心点，计算该原始图像块与第一预设范围内的各个参考图像块之间的第一相关度，基于各个所述第一相关度，确定所述第一中心点对应的参考图像块是否与该原始图像块匹配；在确定所述第一中心点对应的参考图像块与该原始图像块匹配后，根据该第一中心点对应的参考图像块的位置，在所述多个参考图像块中，确定第二预设范围内的至少一个参考图像块和该第二预设范围的第二中心点，计算该原始图像块与第二预设范围内的各个参考图像块之间的第二相关度，基于各个所述第二相关度，确定所述第二中心点对应的参考图像块是否与该原始图像块匹配；在确定所述第二中心点对应的参考图像块与该原始图像块匹配后，将该第二中心点对应的参考图像块确定为目标参考图像块。可选地，所述第三处理单元具体用于：在确定与该原始图像块匹配的目标参考图像块后，根据该目标参考图像块与该原始图像块之间的相关度，以及该目标参考图像块的灰度值和该原始图像块的灰度值，确定该原始图像块的运动矢量。可选地，所述第三处理单元具体用于：确定该原始图像块的运动矢量是否在预设的矢量范围内；在确定该原始图像块的运动矢量在预设的矢量范围内时，则确定该原始图像块的深度值为预设深度值；在确定该原始图像块的运动矢量不在预设的矢量范围内时，则基于所述矢量范围的上界限值和运动矢量，以及各个原始图像块的运动矢量中的最大值和最小值，计算该原始图像块的深度值。可选地，所述第五处理单元具体用于：采用颜色聚类算法对原始图像进行聚类处理，得到聚类图像；采用联合双边滤波算法对所述原始图像进行滤波处理，得到第二图像。根据本专利技术的技术方案，计算各个原始图像块的深度值，基于确定的各个原始图像块的深度值，对所述原始灰度图进行融合处理，得到第一图像；对所述原始图像进行聚类和滤波处理，得到第二图像；根据所述第二图像，对所述第一图像进行滤波处理，得到原始图像的深度图，可有效降低像素点的噪声，减少颜色块效应的影响，使得深度图更加滤波。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种深度图生成方法的流程图；图2为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种深度图生成方法，其特征在于，包括：将接收到的原始图像转换为原始灰度图，将接收到的参考图像转换为参考灰度图；将所述原始灰度图划分为多个原始图像块，将所述参考灰度图划分为多个参考图像块；针对多个原始图像块中的每个原始图像块，利用预设的搜索算法，在所述多个参考图像块中，确定与该原始图像块匹配的目标参考图像块，根据所述目标参考图像块和该原始图像块，采用运动估计算法计算该原始图像块的运动矢量，根据所述运动矢量，确定该原始图像块的深度值，所述运动矢量为原始图像块与确定的目标参考图像块之间的偏移量；根据确定的各个原始图像块的深度值和所述原始灰度图，生成第一图像；对所述原始图像进行聚类和滤波处理，得到第二图像；根据所述第二图像，对所述第一图像进行滤波处理，得到原始图像的深度图。

【技术特征摘要】
1.一种深度图生成方法，其特征在于，包括：将接收到的原始图像转换为原始灰度图，将接收到的参考图像转换为参考灰度图；将所述原始灰度图划分为多个原始图像块，将所述参考灰度图划分为多个参考图像块；针对多个原始图像块中的每个原始图像块，利用预设的搜索算法，在所述多个参考图像块中，确定与该原始图像块匹配的目标参考图像块，根据所述目标参考图像块和该原始图像块，采用运动估计算法计算该原始图像块的运动矢量，根据所述运动矢量，确定该原始图像块的深度值，所述运动矢量为原始图像块与确定的目标参考图像块之间的偏移量；根据确定的各个原始图像块的深度值和所述原始灰度图，生成第一图像；对所述原始图像进行聚类和滤波处理，得到第二图像；根据所述第二图像，对所述第一图像进行滤波处理，得到原始图像的深度图。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对多个原始图像块中的每个原始图像块，利用预设的搜索算法，在所述多个参考图像块中，确定与该原始图像块匹配的目标参考图像块，包括：针对多个原始图像块中的每个原始图像块，根据该原始图像块的位置，在所述多个参考图像块中，确定第一预设范围内的至少一个参考图像块和该第一预设范围的第一中心点，计算该原始图像块与第一预设范围内的各个参考图像块之间的第一相关度，基于各个所述第一相关度，确定所述第一中心点对应的参考图像块是否与该原始图像块匹配；在确定所述第一中心点对应的参考图像块与该原始图像块匹配后，根据该第一中心点对应的参考图像块的位置，在所述多个参考图像块中，确定第二预设范围内的至少一个参考图像块和该第二预设范围的第二中心点，计算该原始图像块与第二预设范围内的各个参考图像块之间的第二相关度，基于各个所述第二相关度，确定所述第二中心点对应的参考图像块是否与该原始图像块匹配；在确定所述第二中心点对应的参考图像块与该原始图像块匹配后，将该第二中心点对应的参考图像块确定为目标参考图像块。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用运动估计算法计算该原始图像块的运动矢量，包括：在确定与该原始图像块匹配的目标参考图像块后，根据该目标参考图像块与该原始图像块之间的相关度，以及该目标参考图像块的灰度值和该原始图像块的灰度值，确定该原始图像块的运动矢量。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述运动矢量，计算该原始图像块的深度值，包括：确定该原始图像块的运动矢量是否在预设的矢量范围内；在确定该原始图像块的运动矢量在预设的矢量范围内时，则确定该原始图像块的深度值为预设深度值；在确定该原始图像块的运动矢量不在预设的矢量范围内时，则基于所述矢量范围的上界限值和运动矢量，以及各个原始图像块的运动矢量中的最大值和最小值，计算该原始图像块的深度值。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行降噪和滤波处理，得到第二图像，包括：采用颜色聚类算法对原始图像进行聚类处理，得到聚类图像；根据所述聚类图像，采用联合双边滤波算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：张毅军，徐小丽，
申请(专利权)人：万维云视上海数码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31