[发明专利]一种三维图像处理方法

权利要求书

1.一种三维图像处理方法，该方法具体包括如下步骤：

S1.网络摄像机远程采集图像信息发送给图像处理服务器；

S2.图像处理服务器识别图像中所有现实物体三维特征；

S3.在图像中置入虚拟物体；

S4.根据虚拟物体周边现实物体的三维特征，适应性调整虚拟物体的大小比例以及三维信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维信息特征包括三维深度信息和投影方向。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，包括S21：通过计算图像中每个现实物体中相邻像素的相似度，进而得到所述像素的深度，得到现实物体的三维深度信息。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算图像中每个现实物体中相邻像素的相似度，采用相邻像素传播和随机优化的多循环算法，包括将横向像素初始化为随机平面和迭代计算相邻像素的相似度的步骤。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将横向像素初始化为随机平面，包括步骤：

S211.将横向像素初始化为随机平面；

S212.每个像素的初始深度设定为随机值，通过每个像素的表面的法线矢量被设置为随机单位向量。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将横向像素初始化为随机平面，包括如下过程：

通过所述横向像素的深度坐标的平面，由式(1)表示，

其中，z为所述横向像素的深度坐标，和p_x和p_y为随机平面，f₁、f₂和f₃分别如式(2-1)、式(2-2)和式(2-3)所示，

f₁＝-n₁/n₃ (2-1)

f₂＝-n₂/n₃ (2-2)

f₃＝(n₁·x₀+n₂·y₀+n₃·z₀)/n₃ (2-3)

式(2-1)、式(2-2)和式(2-3)中，n₁、n₂和n₃是标量、是由如式(3)所示的数值向量表示最小聚合成本所在的所有可能平面，x₀和y₀分别为初始化的所述横向像素的坐标数值，z₀为初始化的所述横向像素的初始深度值，

式(3)中m由式(4)提供，

式(4)中，w用于实现自适应加权，w由式(5)提供；E表示相似性计算因素，E由式(10)提供；表示梯度值，W_p表示集中在p的一个方形窗口，

式(5)中，||I_p-I_q||表示两相邻像素p和q间的距离，p为横向像素，q为与p在同一平面内的相邻像素，

式(6)中，I是现实物体中像素的强度，下标i，j是现实物体的索引，I_i，I_j分别表示第i，第j个现实物体中的相应像素的强度，I_i和I_j将投射到相同的空间点，I_i和I_j的坐标由式(11)计算得到，||I_i-I_j||为RGB空间中的I_i和I_j的颜色的曼哈顿距离，和是像素的灰度值梯度，表示在I_i和I_j计算的灰度梯度的绝对差，α是没有单位的权重因子，用于平衡颜色和渐变项的影响；

式(7)中，u_i是每个现实物体中对应于坐标为y和z的点的像素的局部坐标。