[发明专利]基于最短联合路径的深度图上采样方法

摘要

本发明给出了一种基于最短联合路径的深度图上采样方法，主要解决通过现有技术得到的上采样深度图像中深度边缘模糊和深度掺混问题。其实现步骤为：1.输入高分辨彩色图像和对应的低分辨深度图，将低分辨深度图对应到高分辨网格，得到待填充的高分辨深度图；2.计算欧式距离、颜色差异、梯度差异和边界四个分量，并通过对它们加权定义最短联合路径；3.采用全局遍历搜索算法，找出到每个目标点有最短联合路径的种子点；4.将搜索到的种子点的深度值赋给对应目标点，完成深度图的上采样，得到高分辨的深度图像。本发明能够快速高效的生成边缘清晰的上采样深度图像，在不同放大倍数下上采样结果稳定，可用于2D转3D技术和立体电视。

主权项

1.一种基于最短联合路径的深度图上采样方法，包括：1)输入高分辨彩色图I和低分辨深度图D_L，将低分辨深度图D_L对应到与彩色图I有相同分辨率的高分辨网格上，得到高分辨的待填充图像D_u；将待填充图像D_u中缺少深度信息的点作为待填充的目标点，即{x|D_u(x)＝0}，有深度信息的点作为种子点，即{y|D_u(y)≠0}；2)在待填充图像D_u中，计算任意两个相邻像素点p和q之间的欧式距离分量d_D(p,q)；3)在高分辨彩色图I中，计算任意两个相邻像素点p和q之间的颜色差异分量d_I(p,q)；4)对高分辨彩色图I的灰度图进行求导，得到梯度图G，在梯度图G中，计算任意两个相邻像素点p和q之间的梯度差异分量d_G(p,q)；5)采用Sobel算子对高分辨彩色图I进行边缘提取，并将边界像素赋值为1，非边界像素赋值为0，得到边界图E，在边界图E中，计算任意两个相邻像素点p和q之间的边界分量d_E(p,q)；6)对上述四个分量进行加权，得到相邻两点p和q之间的联合距离d_p,q，d_p,q＝d_D(p,q)+α·d_I(p,q)+β·d_G(p,q)+γ·d_E(p,q)，其中α，β，γ分别是人为给出的颜色差异分量d_I，梯度差异分量d_G和边界分量d_E的权重系数；7)在待填充图像D_u中，依据任意两点间的联合距离d_p,q，得出任意目标点x到种子点y的最短联合路径长L_x,y：8)在待填充图像D_u中，采用由左上至右下的全局遍历搜索方式，搜索出经过第一次遍历后，到任意目标点x有最短联合路径的种子点y1，并将存储给目标点x；9)在待填充图像D_u中，采用由右下至左上的全局遍历搜索方式，再次搜索出经过第二次遍历后，到任意目标点x有最短联合路径的种子点y²，将目标点x中存储的信息更新为10)在待填充图像D_u中，重复循环全局遍历搜索，其中奇数次循环按步骤8)进行，偶数次循环按步骤9)进行，直到第t次循环后任意目标点x中存储的种子点y^t，与t‑1次循环后目标点x中存储的种子点y^t‑1相同时，停止循环；11)将任意目标点x中存储的种子点y^t的深度值赋给当前目标点x，完成深度图的上采样，得到最终的高分辨深度图像D_H。