[发明专利]2D转3D视频图像提升深度图质量的计算方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种提升深度图质量的计算方法，特别是涉及一种2D转3D视频图像提升深度图质量的计算方法。

背景技术

在视频图像2D转3D的过程中，主要分为两个大的环节：深度图像的提取、3D视差图像的渲染。其中深度图像的提取是视频图像2D转3D计算过程中的重点和难点，如果不对所提取的深度图进行严格的优化处理，那么由此深度图渲染而成的3D视差图像产生的3D视觉效果将大打折扣。一些传统的深度图优化处理方法主要是对深度图进行简单的低通滤波处理，虽然这种方法在一定程度上可以改善深度图的高频噪声，让深度图在一定程度上均衡统一。但是我们发现在深度图中运动物体的灰度值与背景的灰度值对比度不明显，对比度小的深度图渲染出来的3D视差图像中运动物体与背景的景深差距就小，3D视觉效果很不理想。目前对深度图进行优化处理的方法和手段各种各样，但这众多技术之中大都存在严重的缺点，要么对比度提升不明显，要么计算量太大而无法实时处理，这样就很难达到实际生产的需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种2D转3D视频图像提升深度图质量的计算方法，其基于场景连贯度和场景自然度算法，大大提高了深度图的对比度，并且保持计算开销在合理范围之内，具有深度图对比度提升明显，运算量相对合理的优点。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：一种2D转3D视频图像提升深度图质量的计算方法，其包括下列步骤：

步骤一，由运动估计和运动矢量计算初始深度图；

步骤二，进行当前帧源图像与前一帧源图像之间的场景连贯度检测；

步骤三，进行当前帧源图像场景自然度检测；

步骤四，进行有效深度图区域内的对比度分化阈值计算；

步骤五，进行深度图对比度提升处理。

优选地，所述步骤二中场景连贯度是指当前帧画面的内容与前一帧画面内容的连贯程度。

优选地，所述步骤三中场景自然度指判断当前帧的内容是否为自然场景的参考标准。

优选地，所述步骤四中对比度分化阈值计算包括深度图的有效运算区域的计算和深度图对比度阈值的计算。

优选地，所述步骤五基于深度图的对比度阈值划分出不同的临界点，并在这些不同临界点区间对深度图的像素值进行重新赋值。

本发明的积极进步效果在于：本发明2D转3D视频图像提升深度图质量的计算方法基于场景连贯度和场景自然度算法，大大提高了深度图的对比度，并且保持计算开销在合理范围之内，具有深度图对比度提升明显，运算量相对合理的优点。

附图说明

图1为本发明2D转3D视频图像提升深度图质量的计算方法的流程图。

图2为本发明2D转3D视频图像提升深度图质量的计算方法的场景连贯度检测的相邻帧示意图。

具体实施方式

下面结合附图给出本发明较佳实施例，以详细说明本发明的技术方案。

如图1至图2所示，本发明2D转3D视频图像提升深度图质量的计算方法包括下列步骤：

步骤一，由运动估计和运动矢量计算初始深度图；

步骤二，进行当前帧源图像与前一帧源图像之间的场景连贯度检测；

步骤三，进行当前帧源图像场景自然度检测；

步骤四，进行有效深度图区域内的对比度分化阈值计算；

步骤五，进行深度图对比度提升处理。

步骤二中场景连贯度是指当前帧画面的内容与前一帧画面内容的连贯程度，我们平常所观看的视频一般情况下都是连续的场景画面，帧与帧之间的差别往往比较小。但是在视频镜头的场景切换时，切换点的相邻帧之间的差别就非常的大。场景连贯度检测主要就是检测当前帧是处于一段连续帧序列之间还是处于场景切换时的过渡帧中。当然，这也不是绝对的这还取决于场景连贯度阈值的设定。

如图2所示，假设帧图像的宽度为W，高度为H。表示当前帧中坐标为处的像素点的灰度值大小，表示前一帧中坐标为处的像素点的灰度值大小，并且，如果如下式（1）：

（1）那么如下式（2）：

（2）

其中，为场景连贯度阈值，场景像素点改变次数计数器，初始值设为0。也就是说每当相邻帧中对应的像素点Y、U、V分量的差值绝对值的和大于场景连贯度阈值时，场景改变次数计数器就自动加一，当然这里所说的像素点包括YUV三个分。相应的场景连贯像素点占总像素点的百分占比为下式（3）：

（3）