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公开(公告)号：CN101631256B
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN200910102114.6
申请日：2009-08-13
申请人： 浙江大学
IPC分类号： H04N13/00
摘要： 本发明公开了一种用于三维电视系统中2D视频到3D视频的转换方法，包括如下步骤：(1)获取经过视频编码标准压缩过的待转换2D视频文件；(2)解码得到原始视频，同时从视频解码器中提取每个4×4像素块的运动矢量信息，换算成运动幅度；(3)通过运动幅度描述出每一帧图像的初始深度图；(4)迭代边缘修正滤波，得到物体边缘清晰准确的稠密深度图，完成3D视频的表达。本发明利用视频解码器的中间结果获取初始深度图，很好地节省了信号处理的时间和最终产品的成本；同时设计了一个边缘修正滤波器，解决了基于图像获取深度这类算法中的一大难题——如何得到物体边缘清晰准确的稠密深度图。
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公开(公告)号：CN101631256A
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200910102114.6
申请日：2009-08-13
申请人： 浙江大学
IPC分类号： H04N13/00
摘要： 本发明公开了一种用于三维电视系统中2D视频到3D视频的转换方法，包括如下步骤：(1)获取经过视频编码标准压缩过的待转换2D视频文件；(2)解码得到原始视频，同时从视频解码器中提取每个4×4像素块的运动矢量信息，换算成运动幅度；(3)通过运动幅度描述出每一帧图像的初始深度图；(4)迭代边缘修正滤波，得到物体边缘清晰准确的稠密深度图，完成3D视频的表达。本发明利用视频解码器的中间结果获取初始深度图，很好地节省了信号处理的时间和最终产品的成本；同时设计了一个边缘修正滤波器，解决了基于图像获取深度这类算法中的一大难题——如何得到物体边缘清晰准确的稠密深度图。
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公开(公告)号：CN102542541A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110460155.X
申请日：2011-12-31
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种深度图像后处理的方法，包括以下步骤：（1）对待处理的左右视点立体图像以及对应的左右视点深度图像，以其中一幅视点图像为主视点，另一视点图像为辅助视点，检测主视点深度图像中的可信点和不可信点；（2）根据滤波窗口的基准尺寸，确定处理主视点深度图像需要的滤波尺度范围；（3）利用主视点图像以及主视点深度图像中每个像素的可信度，对主视点深度图像进行多尺度滤波，保留可信点，逐步修正不可信点。本发明针对立体匹配算法产生的深度图像，可以快速有效地修复深度图像中遮挡区域、低纹理区域的不可信点，并且有效地保持物体的边缘，获取精确平滑的深度图像。
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公开(公告)号：CN100588269C
公开(公告)日：2010-02-03
申请号：CN200810121238.4
申请日：2008-09-25
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于矩阵分解的摄像机阵列标定方法。包括以下步骤：1)对摄像机编号并对标定板拍照，同时将所得的图像也按照拍照顺序及其对应的摄像机编号；2)利用标定板上特征点的实际物理坐标数据和拍照获得的图像数据求取摄像机的单应性矩阵；3)利用求得的单应性矩阵及其对应的摄像机和标定板的编号构造测量矩阵，并调整单应性矩阵的比例因子；4)根据摄像机阵列的排列情况——密集或稀疏，选择对应的方法对存在数据缺失的测量矩阵进行矩阵分解；5)添加度量约束，求解摄像机的内外参数；6)对所得数据做非线性优化。本发明适用于以任何方式排列的摄像机阵列，可精确获得所有摄像机的内外参数。
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公开(公告)号：CN101365140A
公开(公告)日：2009-02-11
申请号：CN200810121238.4
申请日：2008-09-25
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于矩阵分解的摄像机阵列标定方法。包括以下步骤：1)对摄像机编号并对标定板拍照，同时将所得的图像也按照拍照顺序及其对应的摄像机编号；2)利用标定板上特征点的实际物理坐标数据和拍照获得的图像数据求取摄像机的单应性矩阵；3)利用求得的单应性矩阵及其对应的摄像机和标定板的编号构造测量矩阵，并调整单应性矩阵的比例因子；4)根据摄像机阵列的排列情况——密集或稀疏，选择对应的方法对存在数据缺失的测量矩阵进行矩阵分解；5)添加度量约束，求解摄像机的内外参数；6)对所得数据做非线性优化。本发明适用于以任何方式排列的摄像机阵列，可精确获得所有摄像机的内外参数。
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公开(公告)号：CN102542541B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110460155.X
申请日：2011-12-31
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种深度图像后处理的方法，包括以下步骤：（1）对待处理的左右视点立体图像以及对应的左右视点深度图像，以其中一幅视点图像为主视点，另一视点图像为辅助视点，检测主视点深度图像中的可信点和不可信点；（2）根据滤波窗口的基准尺寸，确定处理主视点深度图像需要的滤波尺度范围；（3）利用主视点图像以及主视点深度图像中每个像素的可信度，对主视点深度图像进行多尺度滤波，保留可信点，逐步修正不可信点。本发明针对立体匹配算法产生的深度图像，可以快速有效地修复深度图像中遮挡区域、低纹理区域的不可信点，并且有效地保持物体的边缘，获取精确平滑的深度图像。
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公开(公告)号：CN101808251B
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201010141105.0
申请日：2010-04-06
申请人： 浙江大学
IPC分类号： H04N13/00
摘要： 本发明公开了一种立体图像对中遮挡信息的提取方法，包括以下步骤：(1)对待处理的左右视点立体图像对，分别以左右图像为主视点图像，另一图像为辅助视点图像进行立体匹配，得到左右视差图像；(2)根据左视差图像，将左视点图像坐标系中的像素点映射至右视点图像坐标系中，建立左右图像对中像素点之间的对应关系；(3)提取右视点图像中在左视点图像中没有对应映射点的像素点，作为右视点的残余图像；(4)根据右视差图像，将右视点残余图像中的像素点映射至左视点图像坐标系中，得到左视点位置的右视点图像中的遮挡信息。本发明可以快速准确地获得立体图像对中的遮挡信息，极大地减少了立体图像对的数据量，节约了数据传输的带宽资源。
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公开(公告)号：CN101808251A
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN201010141105.0
申请日：2010-04-06
申请人： 浙江大学
IPC分类号： H04N13/00
摘要： 本发明公开了一种立体图像对中遮挡信息的提取方法，包括以下步骤：(1)对待处理的左右视点立体图像对，分别以左右图像为主视点图像，另一图像为辅助视点图像进行立体匹配，得到左右视差图像；(2)根据左视差图像，将左视点图像坐标系中的像素点映射至右视点图像坐标系中，建立左右图像对中像素点之间的对应关系；(3)提取右视点图像中在左视点图像中没有对应映射点的像素点，作为右视点的残余图像；(4)根据右视差图像，将右视点残余图像中的像素点映射至左视点图像坐标系中，得到左视点位置的右视点图像中的遮挡信息。本发明可以快速准确地获得立体图像对中的遮挡信息，极大地减少了立体图像对的数据量，节约了数据传输的带宽资源。
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