[发明专利]一种2D视频转3D视频的图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种2D视频转3D视频的图像处理方法。

背景技术

物体识别需要从复杂的环境中是识别出目标物体，使计算机有初步的认知能力。如果能够识别出图像中的物体，就可以还原出图像中的部分三维信息。图像的解析和物体的跟踪都需要有性能良好的物体识别算法作为基础。在图像检索、安全监控、医疗影像、机器人视觉等领域，物体识别均有重要应用。物体识别技术的进步能够进一步推动相关领域向智能化，自动化方向发展。

在计算机辅助的人工2D视频转3D视频的过程中，需要操作者手动的将物体标记出并利用图像分割方法将物体完整轮廓分割出来，人工操作量大，人力成本相当高。电影《泰坦尼克号》2D视频转3D视频的人工花费高达1800万美元。

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2D视频转3D视频的图像处理方法，可以在2D视频转3D视频过程中对目标物体进行识别并精确分割物体轮廓，并极大地减少人工操作的工作量。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种2D视频转3D视频的图像处理方法，包括以下步骤：

a.将从不同角度所拍摄的目标物体的图像作为样本图像；

b.计算每个样本图像的颜色不变量图像，提取样本图像的颜色不变量图像中的特征点，作为训练样本集；

c.计算待识别图像的颜色不变量图像，提取待识别图像的颜色不变量图像中的特征点；

d.将待识别图像的颜色不变量图像中的特征点与样本图像的颜色不变量图像中的特征点进行匹配；

e.根据匹配成功的特征点的分布情况，判断待识别图像中是否存在目标物体；

f.如果目标图像中存在目标物体，基于匹配成功的特征点将目标物体轮廓分割出来。

步骤b中，计算每个样本图像的颜色不变量图像包括：

计算物体的光谱辐射特性E及其一阶导数E_λ和二阶导数E_λλ，图像的RGB分量和(E,E_λ,E_λλ)关系近似为以下公式：

EEλEλλ=0.060.630.270.300.04-0.350.34-0.600.17×RGB]]>

其中R，G，B表示RGB图像三个通道的灰度值，E表示物体的光谱辐射特性，E_λ和E_λλ分别为E的一阶导数和二阶导数，按照以下公式计算颜色不变量图像：