[发明专利]深度图像压缩

权利要求书

1.一种用于对包括概率信息的深度图像进行压缩的计算机实现的方法，所述方法包括：

接收图像（108），所述图像（108）包括多个图像单元，每个图像单元具有深度值和在多个类别上的概率分布（110），所述概率分布（110）代表所述图像单元是每个类别的成员的可能性；

针对每个图像单元，计算（302）每个类别的概率质量，所述概率质量与所述图像单元的深度和所述图像单元的类别概率相关；以及

针对每个类别，至少通过基于所述概率质量聚合所述图像单元，以比接收到的图像更低的分辨率计算（306）多个输出单元。

2.根据权利要求1所述的方法，每个输出单元包括下列项中的任意项：聚合概率质量和概率分布的多个特征；具有概率分布在三维中每一维上的质心和聚合概率质量的矢量；以及具有身体部位概率分布在至少三维中每一维上的质心和聚合概率质量的下采样身体部位矢量。

3.根据权利要求1或2所述的方法，所述类别是下列项中的任意项：身体部位、物体类别、前景区域和背景区域。

4.根据上述任一项权利要求所述的方法，所述聚合包括计算（310）多个图像单元之和，每个图像单元用其概率质量加权；以及通过聚合所述多个图像单元的所述概率质量来计算聚合概率质量。

5.根据上述任一项权利要求所述的方法，其中，针对每个类别并行地执行所述输出单元的计算。

6.根据上述任一项权利要求所述的方法，包括：根据所述深度图像的前景区域的深度来选择（300）比例，并且根据所述比例计算所述输出单元。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，包括：选择多个比例，并且根据所述多个比例中的第一比例计算第一组输出单元，而根据所述多个比例中的第二比例计算第二组输出单元。

8.根据上述任一项权利要求所述的方法，包括：在所述类别是身体部位的情况下，至少部分基于概率质量将所选择的输出单元聚类（404）以获得身体部位中心位置；其中，所述聚类包括使用均值漂移处理，在均值漂移处理中，根据相邻输出单元的加权聚合来将每个输出单元反复地移位。

9.根据权利要求8所述的方法，包括：通过使用在所述均值漂移处理中移位到每个身体部位的聚类的输出单元的概率质量，或者通过对聚类中的输出单元计数，来计算该身体部位中心位置的置信度。

10.一种压缩深度图像的设备，包括：

输入端，其被配置为接收图像（108），所述图像（108）包括多个图像单元，每个图像单元具有深度值和在多个类别上的概率分布（110），所述概率分布（110）代表所述图像单元是每个类别的成员的可能性；

处理器（102），其被配置为针对每个图像单元，计算每个类别的概率质量，所述概率质量与所述图像单元的深度和所述图像单元的类别概率相关；以及

所述处理器被配置为针对每个类别，通过基于所述概率质量聚合所述图像单元，以比接收到的图像更低的分辨率计算多个输出单元。