[发明专利]稀疏视差图稠密化方法和装置

权利要求书

1.一种对稀疏视差图进行稠密化处理的稀疏视差图稠密化方法，包括：

视差图获得步骤，获得视差图，该视差图为稀疏型的视差图；

前景像素定位步骤，定位视差图中的前景像素；

前景对象外轮廓和内轮廓提取步骤，在视差图中，基于定位到的前景像素，提取前景对象与背景间的交界轮廓作为前景对象的外轮廓，并将用于表征前景对象的外轮廓的像素标记为属于第一类，以及提取前景对象之间的交界轮廓作为前景对象的内轮廓，并将用于表征前景对象的内轮廓的像素标记为属于第二类；以及

前景像素填充步骤，对于前景像素之中需要填充的像素，将该像素归类为第一类或第二类，并且在该像素被归类为第一类的情况下利用在该像素周围的预定区域中的与该像素属于同一类且具有有效视差值的像素的视差值，来估计该像素的视差值，而在该像素被归类为第二类的情况下，不对该像素的视差值进行估计。

2.根据权利要求1的稀疏视差图稠密化方法，所述前景像素填充步骤填充各个前景像素为迭代过程，其中将前景像素中所有待填充像素遍历一遍前景像素填充处理为一轮迭代，迭代终止条件为迭代次数大于预定阈值数目、剩余待填充像素的个数在预定次数的连续迭代中下降速率小于预定速率阈值、剩余待填充的像素的数量少于填充数量阈值中的至少一个或者其组合。

3.根据权利要求2的稀疏视差图稠密化方法，其中每一轮迭代过程包括：

步骤(a)，取出一个需要填充的像素，并获得该需要填充的像素周围的预定区域的像素；

步骤(b)，基于该预定区域的像素，计算该需要填充的像素属于第一类的概率和属于第二类的概率，并基于计算的属于第一类的概率和属于第二类的概率，将该像素归为第一类或第二类，然后在该像素被归类为第一类的情况下利用在该像素周围的预定区域中的与该像素属于同一类且具有有效视差值的像素的视差值，来估计该像素的视差值，而在该像素被归类为第二类的情况下，不对该像素的视差值进行估计；以及

步骤(c)，判断是否还存在需要填充的像素，如果存在，则返回到步骤(a)，如果不存在，则终止本轮迭代过程。

4.根据权利要求3的稀疏视差图稠密化方法，还包括，在步骤(b)中，如果需要填充的像素属于第一类的概率和属于第二类的概率都低于预定阈值，则拒绝对该像素进行归类和视差值估计，并前进到步骤(c)。

5.根据权利要求1到3中任一项的稀疏视差图稠密化方法，在该像素被归类为第一类的情况下利用在该像素周围的预定区域中的与该像素属于同一类且具有有效视差值的像素的视差值，来估计该像素的视差值包括：

利用所述属于同一类且具有有效视差值的像素的视差值的视差平滑结果作为该像素的视差值。

6.根据权利要求1的稀疏视差图稠密化方法，还包括获得与该视差图相对应的灰度图，以及所述定位视差图中的前景像素包括：

在灰度图上实施像素级别的背景建模以提取前景掩模，以及

利用该前景掩模定位视差图上的对应像素作为前景像素。

7.根据权利要求6的稀疏视差图稠密化方法，所述提取前景对象与背景间的交界轮廓作为前景对象的外轮廓，并将用于表征前景对象的外轮廓的像素标记为属于第一类，以及提取前景对象之间的交界轮廓作为前景对象的内轮廓，并将用于表征前景对象的内轮廓的像素标记为属于第二类包括：

在以前景掩模最外围的轮廓线上的各个像素为中心的各个预定大小的区域中搜索具有有效视差值的前景像素，并将搜索到的区域中的具有有效视差值的前景像素标记为属于第一类；以及

将前景掩膜限定的区域内的具有有效视差值但未被标记为属于第一类的像素标记为属于第二类。