一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，首先对不一致区域进行探测，检测输入深度图的边沿，并将边沿进行膨胀处理，将膨胀后的边沿标记为潜在不一致区域，然后基于迭代重加权最小二乘算法构建权重，权重构建完成后进行整体求解并更新深度图，根据结果判断是否达到设定的迭代次数，如果达到则输出深度图结束计算，否则重新进行对不一致区域探测。本发明专利技术能够抑制强噪声，并且能够修复深度图和彩色图不一致区域，提高深度图和彩色图的一致性，恢复出正确的深度图边界，对提高合成视图的质量有重要的指导意义。同时对于一致区域的去噪和保边能力强，采用成熟的迭代加权最小二乘模型，对参数的适应性强，提高了模型的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法。
技术介绍
随着深度传感器的问世及立体显示技术的快速发展，深度图成为近年来的研究热点。深度图的获取方式有主动式和被动式两种。主动式主要是由两个或多个视点的可见光数据进行立体匹配计算相应位置的视差，然后根据几何关系转化为深度图。立体匹配得到的深度图准确度有了很大的提高，但是计算复杂，对可见光数据的要求较高，在实际应用中有一定的局限性。被动式主要是指由深度传感器直接获取深度图像，常用的深度传感器有ToF(TimeofFlight)和Kinect等，ToF通过测量光脉冲之间的传输延迟时间来计算深度信息，实时性强，但分辨率低且存在随机噪声。Kinect通过向测量空间发射红外线，再由红外摄像机记录空间中物体反射形成的散斑，通过计算得到深度图像，成本低廉，但存在深度值缺失和噪声。因此，无论是主动方式还是被动方式获得的深度图，都需要进行深度图恢复以便为后续的应用提供更好的数据支持。基于深度图像绘制的视图合成方法是3DTV的关键技术，它利用深度图像将对应的彩色图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，首先对不一致区域进行探测，检测输入深度图的边沿，并将边沿进行膨胀处理，将膨胀后的边沿标记为潜在不一致区域，然后基于迭代重加权最小二乘算法构建权重，权重构建完成后进行整体求解并更新深度图，根据结果判断是否达到设定的迭代次数，如果达到则输出深度图结束计算，否则重新进行对不一致区域探测。

【技术特征摘要】
1.一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，首先对不一致区域进行探测，检测输入深度图的边沿，并将边沿进行膨胀处理，将膨胀后的边沿标记为潜在不一致区域，然后基于迭代重加权最小二乘算法构建权重，权重构建完成后进行整体求解并更新深度图，根据结果判断是否达到设定的迭代次数，如果达到则输出深度图结束计算，否则重新进行对不一致区域探测。2.根据权利要求1所述的一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，对不一致区域进行探测具体为：对输入深度图进行中值滤波后用canny算子提取所有边缘，再进行膨胀处理，在潜在不一致区域分别对深度图和彩色图计算高斯权重，并用彩色图权重对深度图权重进行加权平均，加权平均后的结果作为一致性的度量值；对位于i的像素点深度值的可信度进行阈值化得到一致性度量指标将整个输入图像分为一致区域和不一致区域两部分，实现不一致区域的精确查找。3.根据权利要求2所述的一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，位于i的像素点的可信度如下：其中，表示位于i的像素点深度值的可信度，为彩色图权重，为深度图权重，k代表彩色图I的不同通道，C代表彩色图I的三个通道，C＝{R,G,B}，N(i)是以i为中心的正方形窗口，j是以i为中心的邻域的像素，Di是以i为中心的邻域j处的深度值，表示彩色图I的k通道位于点i处的像素值，表示彩色图I的k通道位于点j处的像素值，σc和σd是常数。4.根据权利要求3所述的一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，对阈值化如下：其中，表示位于i点深度图和彩色图的一致性度量值，取值为0和1，1表示一致，0表示不一致，th...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨勐，光宇杰，成钰，郑南宁，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61