消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法和装置，其中，该方法包括以下步骤：对平面图像进行滤波；对图像提取特征向量；在图像上选择多个直线作为参考直线，且在参考直线附近选择多个直线与参考直线组成匹配直线对；根据特征向量对匹配直线对上的像素点进行相似度匹配，得到相似度矩阵；根据相似度矩阵计算匹配直线对的仿射变换参数；根据仿射变换参数和匹配直线对的位置计算消逝点的位置；对消逝点进行聚类；和对图像进行深度赋值。该方法采用了图像中的自相似特点，通过匹配这些相似点检测并获取到消逝点，并且根据消逝点的位置，同时结合图像的结构特点从而得到图像的深度信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种消逝点检测的平面图像立体转换深 度生成方法和装置。
技术介绍
到目前为止，只利用单幅图片进行二维转三维的单目深度线索有以下一些方式 汇聚与调节、遮挡、相对尺寸、相对密度、海拔、空间透视或大气分散、运动透视、纹理梯度、 线性透视、亮度、散焦、阴影、对称样式和统计样式等等。一般而言，针对不同场景，各种单目 线索所包含的深度信息是不同的，因此，针对不同的场景需要采用其中一种或几种线索。对于含有透视几何信息的图像，针对这类场景，提出了检测场景消逝线和消逝点 的技术。该技术包含以下两种方法，其中之一是基于图像的方法，另一种是基于特征的方 法。前一种方法依赖图片中物体的位置与其在图片中的特性之间的关系。后一种方法依赖 数学模型分析，比如说概率分布分析模型或几何映射分析模型。如果有一个正确的数学模 型，那么可以描述出消逝点的位置公式。然而，基于特征的方法需要进行复杂的数学计算， 这是一个冗长乏味的工作。而在基于图像的方法中，大多数需要通过特定技术来检测场景中的直线，这些直 线是在针孔相机模型下，平行直线从三维空间投射到二维空间中所形成的一簇或多簇直 线，这些直线往往会汇聚到一个点或几个点，这些点就是能够反映场景三维结构信息的消 逝点。但是，当图像分辨率很低，噪声干扰很大，图像较模糊时，可能不易检测出场景中的特 征直线，也就无法通过特征直线来得到消逝点。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在至少解决上述的技术缺陷之一。本专利技术是针对分辨率低，噪声干扰大，较模糊的图像通过现有技术不易检测出场 景的特征直线，从而无法通过特征直线得到消逝点的缺陷而提出的一种消逝点检测的平面 图像立体转换深度生成方法。为达到上述目的，本专利技术一方面提出一种消逝点检测的平面图像立体转换深度生 成方法，包括以下步骤对平面图像进行滤波以得到滤波后的图像；为所述滤波后的图像 的像素点提取特征向量；在所述滤波后的图像上沿竖直或水平方向选择多个直线作为参考 直线，且在所述参考直线附近选择多个匹配直线与对应参考直线组成匹配直线对；根据所 述特征向量对所述匹配直线对上的所述像素点进行相似度匹配，以得到相似度矩阵；根据 所述相似度矩阵计算所述匹配直线对的仿射变换参数；根据所述仿射变换参数和所述匹配 直线对的位置坐标计算消逝点的位置坐标；对所述消逝点进行聚类以得到最终的一个或者 多个消逝点；和根据所述最终的一个或者多个消逝点对所述滤波后的图像进行深度赋值。在本专利技术的一个实施例中，所述对平面图像进行滤波采用高斯-拉普拉斯滤波， 其中，所述高斯-拉普拉斯滤波用于检测所述平面图像的边缘和消除所述平面图像的噪声。在本专利技术的一个实施例中，所述为滤波后的图像的像素点提取特征向量，进一步 包括在所述滤波后的图像中以所述像素点为中心选择适当区域围成的矩阵为所述像素点 的特征矩阵；对所述特征矩阵演变成行数为1的特征向量，且以所述特征向量作为所述像 素点的特征向量。在本专利技术的一个实施例中，所述根据特征向量对所述匹配直线对上的所述像素点 进行相似度匹配，以得到相似度矩阵，进一步包括以所述参考直线上第一个像素点为匹配 点，与对应的匹配直线上的所有像素点进行相似度匹配；当所述参考直线上第一个像素点 与对应的匹配直线上的所有像素点匹配完成，以所述参考直线上第一个像素点的后续像素 点为匹配点，与对应的匹配直线上的所有像素点进行相似度匹配；直至所述参考直线上没 有所述后续像素点为止，得到所述相似度矩阵。在本专利技术的一个实施例中，所述对匹配直线对上的所述像素点进行相似度匹配， 其中，所述相似度匹配的计算采用如下公式权利要求1.一种消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法，其特征在于，包括以下步骤对平面图像进行滤波以得到滤波后的图像；对所述滤波后的图像的像素点提取特征向量；在所述滤波后的图像上沿竖直或水平方向选择多个直线作为参考直线，且在所述参考 直线附近选择多个匹配直线与对应参考直线组成匹配直线对；根据所述特征向量对所述匹配直线对上的所述像素点进行相似度匹配，以得到相似度 矩阵；根据所述相似度矩阵计算所述匹配直线对的仿射变换参数；根据所述仿射变换参数和所述匹配直线对的位置坐标计算消逝点的位置坐标；对所述消逝点进行聚类以得到最终的一个或多个消逝点；和根据所述最终的一个或多个消逝点对所述滤波后的图像进行深度赋值。2.如权利要求1所述的消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法，其特征在于， 所述对平面图像进行滤波以得到滤波后的图像进一步包括所述对平面图像进行滤波采用高斯-拉普拉斯滤波，其中，所述高斯-拉普拉斯滤波用 于检测所述平面图像的边缘和消除所述平面图像的噪声。3.如权利要求1所述的消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法，其特征在于， 所述为滤波后的图像的像素点提取特征向量，进一步包括在所述滤波后的图像中以所述像素点为中心选择适当区域围成的矩阵为所述像素点 的特征矩阵；和将所述特征矩阵演变成行数为1的特征向量，且以所述特征向量作为所述像素点的特 征向量。4.如权利要求1所述的消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法，其特征在于， 所述根据特征向量对所述匹配直线对上的所述像素点进行相似度匹配，以得到相似度矩 阵，进一步包括以所述参考直线上第一个像素点为匹配点，与对应的匹配直线上的所有像素点进行相 似度匹配；当所述参考直线上第一个像素点与对应的匹配直线上的所有像素点匹配完成，以所述 参考直线上第一个像素点的后续像素点为匹配点，与对应的匹配直线上的所有像素点进行 相似度匹配；和继续进行相似度匹配直至所述参考直线上没有所述后续像素点为止，得到所述相似度 矩阵。5.如权利要求4所述的消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法，其特征在于， 所述对匹配直线对上的所述像素点进行相似度匹配，其中，所述相似度匹配的计算采用如 下公式Sim(Pl,p2) =-H2+I2WhI2+W20+其中，K = kmax(|v|)，Ivl为特征向量Iv1I和特征向量| V21的2范数，P1和p2分别为 所述参考直线上的任意像素点和所述匹配直线上的任意像素点，V1和V2分别为所述P1和所述P2的特征向量。6.如权利要求1所述的消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法，其特征在于， 采用能量函数计算所述匹配直线对的仿射变换参数，其中，所述能量函数为E = C\*Sim(i, α· + b),i其中，C = Σ ii ·8 πι( ,Β· +^,8 πι( ,Β· +^ 为所述相似度矩阵在坐标(i，a.i+b) 处的线性插值。7.如权利要求1所述的消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法，其特征在于， 所述计算消逝点的位置坐标采用如下公式8.如权利要求1所述的消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法，其特征在于， 根据K均值法对所述消逝点进行聚类。9.如权利要求1所述的消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法，其特征在于， 所述根据最终的一个或者多个消逝点对所述滤波后的图像进行深度赋值，进一步包括确定所述最终的一个或者多个消逝点与所述滤波后的图像相对位置； 如果所述最终的一个或者多个消逝点在所述滤波后的图像的同侧，由所述最终的一个 或者多个消逝点对应的参考直线对所述滤波后的图像赋以渐变的深度本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种消逝点检测的平面图像立体转换深度生成方法，其特征在于，包括以下步骤：对平面图像进行滤波以得到滤波后的图像；对所述滤波后的图像的像素点提取特征向量；在所述滤波后的图像上沿竖直或水平方向选择多个直线作为参考直线，且在所述参考直线附近选择多个匹配直线与对应参考直线组成匹配直线对；根据所述特征向量对所述匹配直线对上的所述像素点进行相似度匹配，以得到相似度矩阵；根据所述相似度矩阵计算所述匹配直线对的仿射变换参数；根据所述仿射变换参数和所述匹配直线对的位置坐标计算消逝点的位置坐标；对所述消逝点进行聚类以得到最终的一个或多个消逝点；和根据所述最终的一个或多个消逝点对所述滤波后的图像进行深度赋值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：戴琼海，闫友为，杨铀，王好谦，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]