[发明专利]基于背景提取与分区修复的DIBR空洞填补方法

权利要求书

1.一种基于背景提取与分区修复的DIBR空洞填补方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤S01：利用视频序列重建背景图像和背景深度图：利用视频序列和与之对应的深度图序列，比较每个像素点在每帧画面中所对应的深度值，将深度值最大时的像素作为背景图像的像素，通过逐帧比较获得真实的背景图像和与之对应的背景深度图；

步骤S02：计算画面中前景图像区域：采用了能量最小化的计算方法，将一个像素与周围像素之间的深度关系建立能量模型，判断像素属于前景区域还是背景区域，从而将前景与背景区域分割开来；

步骤S03：针对不同区域采取不同策略填补空洞：利用上述获得的前景区域，在前景部分的空洞填补采用区域插值，背景区域的空洞则利用步骤S01通过逐帧比较获得真实的的背景图像进行填充。

2.根据权利要求1所述的基于背景提取与分区修复的DIBR空洞填补方法，其特征在于：所述步骤S02的具体过程如下，

采用能量最小化的方法获取每帧图像的前景掩膜图,并用矩阵M_t表示,对于第t帧图像，对于图像上的点p，当p点属于前景图像时                                                =0，否则=1即p点属于背景图像，其中，M_t表达式如下：

前景掩膜图表示前景图像在原始视频中的位置和形状大小，通过最小化能量E来计算每一帧图像I_t的前景掩膜图M_t；其中E的表达式如下：

其中，，

，

，

，

E₁为M_t与真实前景的相关度，E₂用于减小图像噪声的影响，λ用于调节E₁和E₂之间的影响因素，λ值越大则E₂作用越大，前景掩膜图就越平滑；p为像素点，q为p像素点周围的另一个像素点，取值范围用N_p表示，S为取像素的坐标范围；B表示背景图像，T=100，P_f表示I_t属于前景图像的概率大小；当I_t属于前景图像的概率越大，P_f越大，也就越大。

3.根据权利要求2所述的基于背景提取与分区修复的DIBR空洞填补方法，其特征在于：所述N_p的取值范围通常为4到8个像素。