[发明专利]立体图像反视处理方法及显示装置有效
申请号: | 201510033241.0 | 申请日: | 2015-01-22 |
公开(公告)号: | CN104639934B | 公开(公告)日: | 2017-11-21 |
发明(设计)人: | 罗艳青;简培云 | 申请(专利权)人: | 深圳超多维光电子有限公司 |
主分类号: | H04N13/00 | 分类号: | H04N13/00;H04N13/04 |
代理公司: | 深圳市凯达知识产权事务所44256 | 代理人: | 任转英,刘大弯 |
地址: | 518053 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 立体 图像 处理 方法 显示装置 | ||
技术领域
本发明涉及立体显示领域,具体涉及一种立体图像反视处理方法及显示装置。
背景技术
在具有立体拍照功能的智能手机或者数码相机中,通常需要通过对同一场景拍摄具有正确相对顺序和视差的两幅视图通过排图构成立体图像;或者用户可以通过个人上传视图在制图应用软件中,制作立体图像,或者通过一帧帧立体图像,构成立体视频影像,通过播放器进行播放。但是用户并不能注意到构成一幅或者一帧立体图像的两幅视图之间的相对位置关系,因此可能导致两幅视图位置错误,导致生成的立体图像错误,出现反视的现象,影响用户观看。
反视现象的检测、修正有着重要意义。如果不能检测、修正反视现象,将严重影响用户体验。左右两幅图像是否发生反视,需要利用左图和右图中检测到的角点。
发明内容
本发明的目的是提供一种立体图像反视处理方法,以解决现有技术在立体图像显示过程中可能出现的反视问题。
为实现上述目的,本发明第一方面提供了一种立体图像反视处理方法,该方法包括:
提取用以形成当前立体图像的第一视图和第二视图中的对应特征点;
分别计算所述第一视图和第二视图中的特征点的坐标均值;
根据两视图中对应特征点的坐标均值,判断所述当前立体图像是否出现反视。
第二方面,本发明实施例提供了一种显示装置,该种显示装置包括
特征提取单元,用于提取用以形成当前立体图像的第一视图和第二视图中的对应特征点;
均值计算单元,用于分别计算所述第一视图和第二视图中的特征点的坐标均值;
判断单元,用于根据两视图中对应特征点的坐标均值,判断所述当前立体图像是否出现反视。
本发明提供了一种立体图像反视处理方法,通过分别计算当前立体图像的第一视图和第二视图中的对应特征点的坐标均值,并且根据两视图中对应特征点的坐标均值,判断所述当前立体图像是否出现反视。之后可以根据判断结果决定是否对构成立体图像的双视图进行相对位置调整,以确定供用户观看的立体图像是正确的立体图像,从而提高用户的观看效果。
附图说明
图1为本发明实施例提供的立体图像反视处理方法的一种实施例的流程图;
图2为本发明实施例提供的立体图像反视处理方法的中特征点的参考图;
图3为本发明实施例提供的立体图像反视处理方法的另一种实施例的流程图;
图4为本发明提供的显示装置的一种实施例的结构图。
具体实施方式
以下通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。需要注意的是,在本申请中采用的部分术语,例如“第一”、“第二”等术语,仅是为了对具有类似名称的参数进行区分,以便于所属领域的技术人员理解本申请的技术方案,并非用于限制本申请,根据不同的需求,可以对该些术语进行更换或者替换。
本发明实施例提供的立体图像反视处理方法可以被应用于立体拍照或者立体视频影像播放等应用中,例如,在具有立体拍照功能的智能手机或者数码相机中,通常需要通过对同一场景拍摄具有正确相对顺序和视差的两幅视图通过排图构成立体图像;或者用户可以通过个人上传视图在制图应用软件中,制作立体图像,或者通过一帧帧立体图像,构成立体视频影像,通过播放器进行播放。但是用户并不能注意到构成一幅或者一帧立体图像的两幅视图之间的相对位置关系,因此可能导致两幅视图位置错误,导致生成的立体图像错误,出现反视的现象,影响用户观看。
基于上述的场景,本发明实施例提供了一种立体图像反视处理方法,该方法可以被应用于具有立体图像拍摄功能的智能手机、平板电脑或者具有立体图像播放和/或制作功能的计算机中,如图1所述,本实施例可以包括:
101、提取用以形成当前立体图像的第一视图和第二视图中的对应特征点;
具体而言,两幅视图的特征点可以也可以被称为感兴趣点、显著点、关键点等在图像局部具有一定模式的点,例如图像中不同物体的交叉点、不同颜色区域的交汇点、物体边界突变点等。
在该步骤中,显示设备可以通过Harrs角点检测算法或者SUSAN角点检测算法等方式,对两视图提取特征点。例如,电子设备对两幅视图中的特征点进行特征参数提取,特征参数例如可以是SURF特征、SIFT特征、BRISK特征、BRIEF特征等。
在提取出两幅视图的特征参数之后,电子设备对提取出的两幅图中的特征点根据特征参数进行匹配,确定两幅视图中的相似特征点,例如可以通过K临近算法,进行特征参数匹配。确定两幅视图中的对应特征点,进行标定。
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