[发明专利]基于快速引导滤波的景深实时渲染方法

说明书

本发明公开了一种基于快速引导滤波的景深实时渲染方法，其中，该方法包括步骤1：利用输入的深度信息(d)和设定的镜头参数(EF)，结合简化的弥散圆(circle of confusion，COC)计算公式，获得输入图像的COC图；步骤2：根据图像中像素深度与聚焦深度的关系，判断出前景及背景模糊区域，并计算对应区域的滤波权重；步骤3：利用图像修复技术(Inpainting)预测前景遮挡的场景信息，并通过快速引导滤波来实现前景的部分遮挡模糊效果以及背景的层次性模糊效果。通过本发明的方法，能够快速地渲染出高质量的景深图片，同时还能有效地避免强度泄露和模糊不连续问题。

技术领域

本发明实施涉及计算机图像处理技术领域，尤其是涉及图像中的景深实时渲染方法。

背景技术

景深是人眼和照相机镜头的重要光学特性，也是计算机视觉的重要研究方向之一。它指的是视网膜或相机底片成像时图像能够清晰显示的距离范围。在这个范围之外，图像的前后都是模糊的。景深在图像的真实感绘制、增强深度感知方面具有重要作用，因而可以应用到虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等计算机虚拟视觉等领域。

自Potmesil等人在1981年首次提出景深效果绘制算法以来，国内外学者已经提出众多的景深效果渲染算法。这些渲染方法大致可以分成两类：基于物体空间的方法和基于图像空间的方法。

基于物体空间的方法如分布式光线追踪、累积缓存等能够渲染出高质量的景深效果图像，但与之伴随的是高耗能的计算开销，因此基于物体空间的渲染方法通常用于离线场合。

基于图像空间的方法是实时应用领域常用的方法，也被称为图像后处理。它通过计算每个像素的模糊程度也就是弥散圆(circle of confusion，COC)的大小，用扩散或者聚合的方式来平滑图像。基于扩散的方法由于需要大量的计算，因而比较耗时。目前实时应用中常用基于聚合的方法来实现景深效果。虽然基于聚合的方法通常利用GPU性能可以达到实时渲染，但此方法容易导致强度泄露和模糊不连续的问题。此外，使用深度分层的处理方法同样也会存在离散化缺陷。

本发明旨在在增强景深模拟的真实感的同时，能够有效避免强度泄露、模糊不连续及深度离散化，实现部分遮挡的效果模拟。本发明首先将引导滤波用于景深效果实现，提出了一种基于快速引导滤波的景深实时渲染方法，能够实现渐进式的图像景深，在增强真实感的同时，避免产生人工痕迹。算法在强度泄露、模糊不连续、过模糊等方面均取得了较好的效果。其次，通过图像修复技术预测图像被遮挡部分丢失的信息，使用α通道混合实现前景边缘半透明效果的模拟，解决了基于图像空间方法中难以处理的部分遮挡问题。

发明内容

本发明实施的主要目的是提供一种基于快速引导滤波的景深实时渲染方法。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了以下技术方案：

一种基于快速引导滤波的景深实时渲染方法，该方法至少包括：

步骤1：利用输入的深度信息(d)和设定的镜头参数(EF)，结合简化的弥散圆(circle of confusion，COC)计算公式，获得输入图像的COC图；

步骤2：根据图像中像素深度与聚焦深度的关系，判断出前景及背景模糊区域，并计算对应区域的滤波权重；

步骤3：利用图像修复技术(Inpainting)预测前景遮挡的场景信息，并通过快速引导滤波来实现前景的部分遮挡模糊效果以及背景的层次性模糊效果。

进一步地，所述步骤1具体包括：