[发明专利]一种移动终端中3D图像的生成方法和装置有效
申请号: | 201310656876.7 | 申请日: | 2013-12-06 |
公开(公告)号: | CN103679788B | 公开(公告)日: | 2017-12-15 |
发明(设计)人: | 刘吉林;贺真;黄茂胜;李腾跃 | 申请(专利权)人: | 华为终端(东莞)有限公司 |
主分类号: | G06T19/00 | 分类号: | G06T19/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 523808 广东省东莞市松山湖高新技术产业开*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 移动 终端 图像 生成 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及图像处理技术,尤其涉及一种移动终端中3D图像的生成方法和装置。
背景技术
传统移动终端,例如手机、平板电脑、数码相机等进行拍照时,都是基于取景的某一特定平面和角度,采用即拍即得的原则获得二维的平面图像,所以当将某一物体作为拍摄目标时,移动终端只能在某一拍摄角度拍摄该目标物体的二维平面图像,而无法拍摄目标物体的3D图像。
因此,现有技术中无法使用移动终端实现目标物体的3D图像的拍摄。
发明内容
本发明实施例中提供了一种移动终端中3D图像的生成方法和装置,能够根据拍摄的目标物体的二维平面图像生成3D图像,从而实现目标物体3D图像的拍摄。
第一方面,提供一种移动终端中3D图像的生成方法,包括:
获取目标物体在至少两个拍摄角度的图像;
识别目标物体在每一个图像中的轮廓线;
从所述目标物体在至少两个拍摄角度的图像中选择一个图像,根据目标物体在所述一个图像中的轮廓线确定所述目标物体的物体类别;
对于每一个图像,根据目标物体在该图像中的轮廓线和所述物体类别从该图像中获取目标物体的前景图像和背景图像;所述前景图像是目标物体部分对应的图像,所述背景图像是目标物体的背景部分对应的图像;
根据目标物体的前景图像和背景图像拼接得到3D图像。
结合第一方面,在第一方面第一种可能的实现方式中,根据目标物体在所述一个图像中的轮廓线确定所述目标物体的物体类别包括:
预先存储每一种物体类别对应的至少一个三维参考矩阵;
从目标物体在所述一个图像中的轮廓线上确定二维位置特征点;
根据所述二维位置特征点在所述一个图像中的坐标建立目标物体相对于所述一个图像的特征点矩阵;
依次计算所述特征点矩阵与各个三维参考矩阵的相似度,得到与所述特征点矩阵的相似度超过预设相似度阈值的三维参考矩阵;
将所述相似度超过预设相似度阈值的三维参考矩阵所对应的物体类别确定为所述目标物体的物体类别。
结合第一方面,和/或第一方面第一种可能的实现方式,在第一方面第二种可能的实现方式中,根据目标物体在该图像中的轮廓线和所述物体类别从该图像中获取目标物体的前景图像和背景图像包括:
根据目标物体在该图像中的轮廓线和所述物体类别确定目标物体在该图像中的图像特征值;
根据所述轮廓线和所述图像特征值从该图像中获取目标物体的前景图像和背景图像。
结合第一方面,和/或第一方面第一种可能的实现方式,和/或第一方面第二种可能的实现方式,在第一方面第三种可能的实现方式中,识别目标物体在每一个图像中的轮廓线包括:
对于每一个图像,获取用户在该图像中的触控点;
以触控点作为基点向周边延展直到深度跳变点,所述深度跳变点的集合构成所述目标物体在该图像中的轮廓线。
结合第一方面,和/或第一方面第一种可能的实现方式,和/或第一方面第二种可能的实现方式,和/或第一方面第三种可能的实现方式,在第一方面第四种可能的实现方式中,根据目标物体的前景图像和背景图像拼接得到目标物体的3D图像包括:
将目标物体的前景图像进行3D拼接,得到目标物体拼接图像;并且,将所述目标物体的背景图像进行广角拼接,得到背景拼接图像;
将所述目标物体拼接图像和所述背景拼接图像合并,得到目标物体的3D图像。
第二方面,提供一种移动终端中3D图像的生成装置,包括:
第一获取单元,用于获取目标物体在至少两个拍摄角度的图像,将所述图像发送给识别单元和第二获取单元;
识别单元,用于识别目标物体在每一个图像中的轮廓线;
类别确定单元,用于从所述目标物体在至少两个拍摄角度的图像中选择一个图像,根据识别单元识别出的目标物体在所述一个图像中的轮廓线确定所述目标物体的物体类别;
第二获取单元,用于对于每一个图像,根据识别单元识别出的目标物体在该图像中的轮廓线和类别确定单元确定的所述物体类别从该图像中获取目标物体的前景图像和背景图像;所述前景图像是目标物体部分对应的图像,所述背景图像是目标物体的背景部分对应的图像;
拼接单元,用于根据第二获取单元获取到的目标物体的前景图像和背景图像拼接得到3D图像。
结合第二方面,在第二方面第一种可能的实现方式中,类别确定单元具体包括:
存储子单元,用于预先存储每一种物体类别对应的至少一个三维参考矩阵;
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