[发明专利]一种用于由2D图像数据集生成3D图像数据集的方法

说明书

本发明涉及一种用于由2D图像数据集(2D‑BD)生成3D图像数据集(3D‑BD)的方法，该方法具有以下步骤：读取代表具有实际消失点(22)的实际图像(20)的2D图像数据集(2D‑BD)，评估2D图像数据集(2D‑BD)，从而确定至少一个静止和/或可移动的对象(24、26、28、32)，对至少一个静止和/或可移动的对象(24、26、28、32)进行分类，并且为至少一个分类的静止和/或可移动的对象(24、26、28、32)分配关键字(SW)，使用关键字(SW)读取关于至少一个分类的静止和/或可移动的对象(24、26、28、32)的对象信息(OI)，和确定代表具有虚拟消失点(34a、34b)的虚拟图像(38a、38b)的至少一个辅助图像数据集(HBDS1、HBDS1'、HBDS2、HBDS2')，其中虚拟消失点(34a、34b)不同于实际消失点(22)。

技术领域

本发明涉及一种用于由2D图像数据集生成3D图像数据集的方法。

背景技术

相对于2D图像数据集，3D图像数据集还提供空间信息。通常，这种3D图像数据集由所谓的立体摄像机提供。

立体摄像机通常具有两个彼此相邻安装的镜头，并且允许在被触发时同时获取3D图像所需的两个立体半图像。两个镜头的曝光控制和锐度设置是关联的。

使用立体摄像机的替代方案是运动立体视觉，在该运动立体视觉中使用单个摄像机获取的连续图像来创建空间场景。然而，这需要将各个图像登记为图像序列。因此，有必要在图像中找到相同的点并确定图像差异。

此外，普尔弗里希(Pulfrich)效应可用于生成3D图像数据集。然而，在此，摄像机或镜头必须始终(原则上并且永久地)执行恒定、缓慢、专门的水平移动。如果仅违反这些要求中的一个，也不会发生3D效果。

发明内容

因此，本发明的一个目的是提供一种方法，利用该方法可以在不使用立体摄像机的情况下提供3D图像数据集。

该目的通过一种用于由2D图像数据集生成3D图像数据集的方法来实现，包括以下步骤：

读取代表具有实际消失点的实际图像的2D图像数据集，

评估2D图像数据集，从而确定至少一个静止和/或可移动的对象，

对至少一个静止和/或可移动的对象进行分类，并且为至少一个静止和/或可移动的对象分配关键字，

使用关键字读取关于至少一个分类的静止和/或可移动的对象的对象信息，和

确定代表具有虚拟消失点的虚拟图像的至少一个辅助图像数据集，其中虚拟消失点不同于实际消失点。

因此，基于关键字读取额外的对象信息，其用作关于在2D图像数据集中不可见的对象(例如因为对象被遮挡)的细节的隐藏信息。由此在没有立体摄相机的情况下也可以提供3D图像数据集。

根据实施例，对象信息是关于分类对象的几何数据。几何数据可以是例如对象的形状和/或尺寸。由此可以特别容易地在不使用立体摄像机的情况下提供3D图像数据集。

根据另一实施例，利用另一虚拟消失点确定至少一个另外的辅助图像数据集，其中该另一虚拟消失点与(前一)虚拟消失点和实际消失点不同。换句话说，形成两个辅助图像数据集，例如用于左侧虚拟图像的第一辅助图像数据集和用于右侧虚拟图像的第二辅助图像数据集。由此可以增强3D效果并且可以提供对称的3D图像数据集。

根据另一实施例，确定至少一个辅助图像数据集包括确定核线。另一图像中给定点的对应像素可以仅位于核线上。这减少了搜索相应像素时的搜索工作量。

根据另一实施例，确定至少一个辅助图像数据集包括将至少一个虚拟消失点布置在实际图像的地平线上。换句话说，生成右虚拟图像和左虚拟图像，该左、右虚拟图像对于机动车辆的驾驶员具有特别重要意义。