[发明专利]一种运动模糊图像的深度信息补偿方法和装置有效
申请号: | 201310179655.5 | 申请日: | 2013-05-15 |
公开(公告)号: | CN103268606A | 公开(公告)日: | 2013-08-28 |
发明(设计)人: | 刘宏;何云龙;王志龙;梁任鹏;杨素娟 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/20 |
代理公司: | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人: | 唐华明 |
地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 运动 模糊 图像 深度 信息 补偿 方法 装置 | ||
1.一种运动模糊图像的深度信息补偿方法,其特征在于,包括:
从当前帧的原始深度图像中提取出包含运动目标深度信息的运动目标深度图像;
逐行扫描当前帧的运动目标深度图像,获得所述当前帧的运动目标深度图像的扫描行;
当所述当前帧的运动目标深度图像在所述扫描行中包含运动目标的深度信息时,或者,当所述当前帧的运动目标深度图像在所述扫描行中不包含运动目标的深度信息,但与所述当前帧的运动目标深度图像相邻且连续的几帧运动目标深度图像在与所述扫描行处于相同位置的对应行中包含运动目标的深度信息时,从当前帧的前景深度丢失图像中查找与所述扫描行处于相同位置的对应行,并从查找到的对应行中提取出前景的深度丢失信息,其中,所述前景的深度丢失信息构成当前帧的运动补偿图像;
补偿所述当前帧的运动补偿图像中丢失的深度信息;
其中,所述前景深度丢失图像为基于运动的前景图像和原始深度丢失图像进行与运算的结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在从当前帧的前景深度丢失图像中查找与所述扫描行处于相同位置的对应行,并从查找到的对应行中提取出前景的深度丢失信息之前,所述方法还包括:
从前景深度丢失图像中过滤掉因纹理信息丢失而造成深度信息丢失的区域,得到过滤后前景深度丢失图像;
则所述从当前帧的前景深度丢失图像中查找与所述扫描行处于相同位置的对应行,并从查找到的对应行中提取出前景的深度丢失信息具体为:
从过滤后的当前帧的前景深度丢失图像中查找与所述扫描行处于相同位置的对应行,并从查找到的对应行中提取深度丢失信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述从前景深度丢失图像中过滤掉因纹理信息丢失而造成深度信息丢失的区域,得到过滤后前景深度丢失图像,包括:
判断每相邻两个前景深度丢失图像帧的同一位置处是否都出现深度信息丢失;
如果是,在后一个前景深度丢失图像帧中删除所述同一位置处的深度丢失信息;
否则,在后一个前景深度丢失图像帧中保留所述同一位置处的深度丢失信息。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法,其特征在于,所述补偿当前帧的运动补偿图像中丢失的深度信息,包括:
从当前帧的运动补偿图像中提取出与前一帧的运动目标深度丢失补偿图像最相似的区域;
利用提取出的最相似的区域的深度信息对所述当前帧的运动目标深度图像中丢失的深度信息进行补偿,得到当前帧的运动目标深度丢失补偿图像。
5.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法,其特征在于,所述从当前帧的原始深度图像中提取出包含运动目标深度信息的运动目标深度图像,包括:
计算运动目标的参照物的深度信息值;
遍历当前帧的原始深度图像,查找深度信息值小于参照物的深度信息值的区域,查找到的区域构成所述运动目标深度图像。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述从当前帧的运动补偿图像中提取出与前一帧的运动目标深度丢失补偿图像最相似的区域,包括:
将所述前一帧的深度丢失补偿图像与所述当前帧的运动补偿图像进行最小距离匹配,得到匹配区域;
或者,
将所述前一帧的深度丢失补偿图像与所述当前帧的运动补偿图像进行最大字串匹配,得到匹配区域。
或者,
将所述前一帧的深度丢失补偿图像对应原始图像位置的像素点串与所述当前帧的运动补偿图像对应原始图像位置的像素点串进行最相似匹配,得到匹配区域。
7.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
从所述当前帧的深度丢失补偿图像中分割出运动目标区域;
根据分割出的运动目标区域,跟踪运动目标的运动轨迹。
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