[发明专利]一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法

权利要求书

1.一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，首先对不一致区域进行探测，检测输入深度图的边沿，并将边沿进行膨胀处理，将膨胀后的边沿标记为潜在不一致区域，然后基于迭代重加权最小二乘算法构建权重，权重构建完成后进行整体求解并更新深度图，根据结果判断是否达到设定的迭代次数，如果达到则输出深度图结束计算，否则重新进行对不一致区域探测；

对不一致区域进行探测具体为：

对输入深度图进行中值滤波后用canny算子提取所有边缘，再进行膨胀处理，在潜在不一致区域分别对深度图和彩色图计算高斯权重，并用彩色图权重对深度图权重进行加权平均，加权平均后的结果作为一致性的度量值；对位于i的像素点深度值的可信度进行阈值化得到一致性度量指标将整个输入图像分为一致区域和不一致区域两部分，实现不一致区域的精确查找。

2.根据权利要求1所述的一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，位于i的像素点的可信度如下：

其中，为彩色图权重，为深度图权重，k代表彩色图I的不同通道，C代表彩色图I的三个通道，C＝{R,G,B}，N(i)是以i为中心的正方形窗口，j是以i为中心的邻域的像素，D_i是以i为中心的邻域j处的深度值，表示彩色图I的k通道位于点i处的像素值，表示彩色图I的k通道位于点j处的像素值，σ_c和σ_d是常数。

3.根据权利要求2所述的一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，对阈值化如下：

其中，表示位于i点深度图和彩色图的一致性度量值，取值为0和1，1表示一致，0表示不一致，threshold表示用户自定义的一个常量。

4.根据权利要求1所述的一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，构建权重具体为：基于迭代重加权最小二乘算法构建平滑项的权重，以输入深度图D⁰作为迭代初始条件，在迭代中不断更新深度图权重深度值可信度和一致性度量值在每次迭代中实现去噪和不一致区域值的修复，最终确定深度值可信度和平滑项权重ωⁿ。

5.根据权利要求4所述的一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，在第n次迭代中，平滑项的权重构造如下：

其中，分别表示位于i、j的像素点深度值的可信程度，为彩色图权重，为深度图权重，i为第i个像素点，j为以像素点i为中心的邻域像素点。

6.根据权利要求1所述的一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，权重构建完成后进行整体求解并更新深度图具体为：基于迭代重加权最小二乘算法进行求导得到线性解，利用前一次迭代的结果计算此次迭代的权重和不一致区域，并整体求解，求解完成后更新深度图，为下次迭代计算做准备。

7.根据权利要求6所述的一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，求导得到线性解如下：

其中，n表示迭代次数，j表示以i为中心的像素邻域，表示第n次迭代j位置处的深度值，表示第n次迭代平滑项的权重，表示初始输入的深度图在i处的值，α是平衡数据项和平滑项的常数。

8.根据权利要求1所述的一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法，其特征在于，如果没有达到预设的迭代次数则重新对不一致区域进行探测，利用更新后的深度图计算不一致区域和权重，直到迭代次数达到设定值，整个迭代过程结束，输出深度图。