[发明专利]一种基于DIBR的匹配误差校正方法

说明书

技术领域

本发明属于3D电视系统中的基于深度图像绘制(Depth-Image-Based Rendering，简称DIBR)技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于DIBR(深度图像绘制)的匹配误差校正方法。

背景技术

基于深度图像绘制(depth-image-based rendering，简称DIBR)技术是根据参考图像(reference image)及其对应的深度图像(depth image)来生成一幅新的虚拟视点图像，即目标图像(destination image)。与传统的需要传递左右眼两路视频的3D视频相比，采用DIBR技术之后仅需要传递一路视频及其深度图像来生成立体图像对，而且可以很方便的实现二维和三维的切换，，同时避免了由传统视图生成方法所带来的三维空间变换的计算复杂性。正因为如此，DIBR技术在3D电视立体图像对(stereo pair)生成中得到了广泛应用，它也引起了人们愈来愈浓厚的兴趣。通常，人们把需要采用DIBR技术的3D视频称为基于深度图像的3D视频(depth-image-based 3D video)。

然而，由于计算的不精确、可见性变化等各种原因，由DIBR技术生成的目标图像中可能会包含着不符合顺序匹配约束(order matching constraint)的像素点，我们将这种错误称为匹配误差(matching error)。

匹配误差将严重降低立体图像对的质量，造成人们不舒服的感觉。图1显示了匹配误差对生成的目标图像所造成的影响。从图1中可以看到，前景中一个整体的对象中夹杂着一些背景像素。因此，如何去除匹配误差是DIBR技术中的一个重要问题。

中值滤波匹配误差校正方法是一种非线性的图像平滑方法，与均值滤波和其它线性滤波器相比，它能在滤除噪声的同时很好的保持目标图像的边缘。中值滤波是一种邻域计算，其原理比较简单，它把以目标图像某像素为中心的小窗口内的所有像素的灰度按从小到大排序，取排序结果的中间值作为该像素的灰度值。为方便操作，中值滤波通常取含奇数个像素的模板窗口。

中值滤波的模板窗口w可以为线形，方形，十字形等。标准的中值滤波器是由一个奇数大小尺寸的滑动窗组成，通常为3×3或5×5窗口。如图2所示，以3×3模板窗口为例，该窗口沿着图像数据的行方向逐像素滑动，在每一次滑动期间内，模板窗中的所有像素按照灰度值被排序，这组数据中的中值70作为输出，替代模板窗口的中心位置像素的灰度值210。

中值滤波匹配误差校正方法虽然能够有效地校正匹配误差，但却存在以下缺陷：由于是对图像进行滤波，故上述两种算法会造成图像的整体模糊，图像的边缘变粗等问题。

在2011年09月14日公布的、公布号为CN102186095A、名称为“一种适用于深度图像绘制的匹配误差校正方法”的中国发明专利申请中公布了一种匹配误差校正方法，通过检测得到一个或多个交叉区域，计算出交叉区域的交叉总数；然后对交叉区域前后各扩展一个像素点根据视差图得到在参考图像上的搜索区域，找到交叉区域中除起点以外具有最大交叉数的像素点，将该像素点新的匹配点的横坐标依次指定为搜索区域的像素点，找到具有最小差方和的预选匹配点，修正视差值后，再确定修正后该交叉区域内的总交叉数；如果变小，则将预选匹配点处的像素值拷贝到目标图像上具有最大交叉数的像素点，如果没有变小，则对其他具有最小差方和的参考图像上的像素点进行同样的处理，直到修正后的总交叉数变小。当总交叉数为0或所有像素点都不能使总交叉数变小为止。这样通过确定交叉区域和计算最小的总交叉数，可以有效地检测和校正匹配误差，目标图像质量得到了提高。但该方法计算和硬件实现都较为复杂。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种计算和硬件实现都较为简单的基于DIBR的匹配误差校正方法。

为实现上述目的，本发明基于DIBR的匹配误差校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、对视差图进行中值滤波；

(2)、根据滤波后的视差图，得到目标图像像素点在参考图像上的匹配点坐标；

(3)、判断匹配点坐标是否落在参考图像内，如果是，则将参考图像上匹配点坐标处的像素值拷贝到目标图像对应位置，否则，不处理。

本发明的发明目的是这样实现的：