[发明专利]虚拟视点绘制方法

权利要求书

1.一种虚拟视点绘制方法，其特征是，包括下列步骤：

(1)采用基于边缘检测的边界重构算法对深度图进行预处理；

(2)利用两个视点参考视图及其对应的深度图，通过三维图像变换得到虚拟视点视图：

绘制虚拟视点图像时，采用3D Image Warping方法，利用深度图像和标定的相机参数，将参考图像中的像素点映射到目标图像中，首先将源参考图像的像素利用其深度信息和参考相机的相机参数重投影到它们对应的三维空间点位置，然后利用虚拟视点的位置及虚拟视点的相机参数将这些三维空间点再投影到虚拟相机平面进行成像，得到虚拟视点图像；

(3)对两幅虚拟视点图像进行图像融合消除大部分空洞，生成一幅初始虚拟视图：

利用距离加权值融合两幅虚拟视图，从而得到融合的初始虚拟视图；

(4)对初始虚拟视图利用基于背景分离的方法进行空洞填补，得到最终的虚拟视点图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中的所述采用基于边缘检测的边界重构算法对深度图进行预处理具体为：

首先对深度图利用canny算子进行边缘检测，提取出深度图中前景物体的边缘，然后进行深度边界重构滤波对提取的边缘进行处理，采用如下代价函数：J_recon(k)＝J_F(k)+J_S(k)+J_C(k)，对提取的边缘计算当前像素的相邻像素代价值，找到具有最大代价的最好的亮度值来代替当前像素的亮度值，其中，k代表像素的亮度值，J_recon代表像素值为k时的代价函数，第一个子代价函数J_F代表每个像素的出现频率，它由像素的出现次数来得到；第二个子代价函数J_S代表当前像素点与其相邻像素之间的亮度的相似性；第三个子代价函数J_C代表当前像素与相邻像素之间的靠近程度，最后，为了平滑边界重构后的深度图，利用中值滤波和形态学处理平滑深度图的边缘，从而获得质量较好的深度图。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(4)中的所述对初始虚拟视图利用基于背景分离的方法进行空洞填补，得到最终的虚拟视点图像具体为：

首先利用融合后虚拟视点的深度图的深度值，选取门限值γ，对深度图进行划分，即将背景区域与前景物体相互分离；然后分离出的背景区域通过邻域插值的方法进行填充；最后将前景区域重置到虚拟视图中，为确保将所有的空洞全部填充上，再利用邻域插值的方法对整个虚拟视图进行空洞填补，得到最终的虚拟视图。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中的所述边界重构算法代价函数具体为：第一个子代价函数J_F定义如下：

NOC(k)=Σi=0n×n-1δ[k,wn×n(i)],]]>

JF(k)=NOC(k)-NOC(min)NOC(max)-NOC(min)]]>

其中，w_n×n(i)代表窗口w_n×n中像素i的亮度值，N_OC(max)和N_OC(min)分别代表最大和最小的N_OC值；

第二个子代价函数J_S定义如下：

S(k)＝|I_cur-I_k|

JS(k)=S(max)-S(k)S(max)-S(min)]]>

其中，S(max)和S(min)分别表示最大和最小的S(k)值；

第三个子代价函数J_C定义如下：

C(k)=1NOC(k)Σi=0NOC(k)-1(xcur-xi)2+(ycur-yi)2]]>

JC(k)=C(max)-C(k)C(max)-C(min)]]>

其中，C(max)和C(min)分别代表最大和最小的C(k)值。