[发明专利]一种基于多层3DRS的差异估计方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于多层3DRS的差异估计方法及装置。一种基于多层3DRS的差异估计方法包括：根据3D帧图像的左图和右图分别搭建预设层数的图像金字塔，根据所述图像金字塔生成预设块尺寸的块网格差异场金字塔；设置预设迭代次数的搜索路径，每次迭代中搜索均为逐行/列搜索，从每行/列的一端搜索到另一端，相邻两行/列搜索路径相反的搜索路径；对各层块网格差异场金字塔完成预设迭代次数的多层3DRS块估计迭代计算，得到块网格差异场金字塔中最底层的各块差异估计值。本发明采用相邻两行/列搜索路径相反的搜索路径，使3D帧图像的差异估计结果更为均衡、可靠，以获得更为准确、均匀的深度估计结果。

技术领域

本发明涉及3D图像的处理领域，尤其涉及一种基于3DRS的差异估计方法及装置。

背景技术

3DRS(3-Dimension Recursive Search,多层三维递归搜索)算法是一种运动估计算法，由Gerard de Haan在1993年于《True-Motion Estimation with 3-D RecursiveSearch Block Matching》一文中提出。原文中的3DRS算法首先以块(block)为单位计算图像与参考图像之间的差异，然后通过块腐蚀(Block Erosion)方法将块网格(block grid)下的运动场(Motion Field)或差异场(Displacement Field)扩展为像素网格(Pixelgrid)下的最终结果。最初3DRS所指的递归是图像空间上，最初并无迭代的做法，其收敛方向由其估计器(Estimator)及搜索方向决定。

3DRS提出之后的改进保留了其基本思想。通过改进原算法中的ACS(asynchronouscyclic search)表《Sub-pixel motion estimation with 3D Recursive blockmatching》，与金字塔表达(Pyramidal Representation)的结合《Optimization ofHierarchical 3DRS Motion Estimators for Picture Rate Conversion》等方法，形成了具有亚像素精度的多层3DRS算法(Hierarchical 3DRS)。

3D自动转换，指将传统3D左右图格式，转换成可用于多角度(Multi-view)3D图像生成的2D+Z(深度)格式。目前，多层3DRS算法广泛应用于3D视频中3D帧图像的深度估计中，多层3DRS的深度估计算法以像素递归算法或3DRS为核心。然而，3DRS算法及多层3DRS算法实现均采用了较为简单的搜索路径的方式，如左至右逐行，由左上角至右下角。在每层多次迭代的前提下，简单的搜索路径未能充分利用多次迭代的优势，使得搜索迭代后得到的差异估计可能存在不均匀的情况，从而影响到3D视频中3D帧像素最终的差异估计结果。如何使差异估计结果更为均衡、可靠，是业界亟需解决的问题。

发明内容

本发明提供了一种基于多层3DRS的差异估计方法及装置，用于解决如何使3D帧图像的差异估计结果更为均衡、可靠的问题。

本发明实施例采用以下技术方案：

一方面，本发明提供了一种基于多层3DRS的差异估计方法，该方法包括：

根据3D帧图像的左图和右图分别搭建预设层数的图像金字塔，根据所述图像金字塔生成预设块尺寸的块网格差异场金字塔；

设置预设迭代次数的搜索路径，其中每次迭代的搜索路径均为逐行/列搜索，从每行/列的一端搜索到另一端，相邻两行/列搜索路径相反的搜索路径；

根据预设的估计器逐层使用所述搜索路径对各层块网格差异场金字塔完成预设迭代次数的多层3DRS块估计迭代计算，得到块网格差异场金字塔中最底层的各块差异估计值。

另一方面，本发明还提供了一种基于多层3DRS的差异估计装置，该装置包括：