[发明专利]基于图像边缘信息的2D转3D的方法

权利要求书

1.基于图像边缘信息的2D转3D的方法，其特征在于，它包括：

1)对原始2D图像进行颜色空间转换，提取其亮度分量；

2)对亮度图像进行边缘检测，提取图像的边缘信息；

3)采取划分条带的方法产生渐进深度图；

4)根据深度图，将原图像的每个像素从原来的位置映射到新的位置，得到一个新图像；

5)将新图像和原图像分别作为人眼的左右眼的图像。

2.根据权利1所述的基于图像边缘信息的2D转3D的方法，其特征在于，所述步骤1)和步骤2)之间还包括步骤a)对亮度图像进行去噪处理。

3.根据权利2所述的基于图像边缘信息的2D转3D的方法，其特征在于，所述步骤a)采用高斯滤波器对亮度图像进行去噪处理。

4.根据权利3所述的基于图像边缘信息的2D转3D的方法，其特征在于，所述步骤a)高斯滤波器为各向同性的二维高斯滤波器。

5.根据权利1所述的基于图像边缘信息的2D转3D的方法，其特征在于，所述步骤2)边缘检测采用Canny边缘检测方法，它包括：

21)梯度计算：用一阶偏导的有限差分来计算图像I(x，y)的梯度幅值A(x，y)和梯度方向D(x，y)，

fx(x,y)=I(x,y+1)-I(x,y-1)fy(x,y)=I(x+1,y)-I(x-1,y)A(x,y)=fx(x,y)2+fy(x,y)2D(x,y)=arctan(fy(x,y)/fx(x,y))]]>

其中，x和y分别是I(x，y)的水平坐标和垂直坐标，f_x(x，y)是I(x，y)在x方向的偏导数，f_x(x，y)是I(x，y)在y方向的偏导数；

22)非极大值抑制：分别对各个方向进行非极大值抑制，若像素点(x，y)的梯度幅值A(x，y)不小于梯度方向上两个相邻像素点的梯度幅值，则该像素点为可能的边缘点，否则，该像素点不是边缘点；

23)双门限检测：使用累计直方图的方法计算两个阈值，分别为低阈值和高阈值，对经过上述处理后的图像进行双阈值化处理，使用低阈值，可以得到一个低阈值检测结果，使用高阈值，可以得到一个高阈值检测结果，在高阈值结果中，连接边缘轮廓，当连接到端点时，则在低阈值结果中寻找邻域的弱边缘点，从而弥补边缘间隙，直到找不到与它相邻接的弱边缘点为止；

24)输出边缘图像。