[发明专利]一种自适应深度图滤波方法

摘要

本发明属于三维视频处理技术领域，特别涉及基于深度的三维视频中深度图的滤波方法。本发明在待滤波深度图和邻域深度图中找到参考像素点，利用像素向量对待滤波像素点的运动进行预测，根据预测结果进行参考像素点的选择。在参考像素点中筛选出与待滤波像素非常相关的像素点。对平滑区域和边界区域在筛选与待滤波像素非常相关的像素点的过程中采用了不同的方法，能更加准确的筛选出最终参与滤波的像素点。本发明提高了滤波后各时刻的深度图在时域方向的连续性。对平滑区域和边界区域采用不同的方法，可以使平滑区域更加平滑，同时保持了深度图的边界特征，并有一定的深度图边界修正能力，使得合成图像的边缘区域失真明显减少，质量得到了明显提高。

主权项

一种自适应深度图滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、定义空域参考深度图和时域参考深度图，具体步骤如下：定义当前时刻t对应的深度图为空域参考深度图，定义时刻m对应的深度图为时域参考深度图，其中，m＝t‑n,…t‑1,t+1,…,t+n，n为正整数；S2、对S1所述空域参考深度图、时域参考深度图、空域参考深度图对应的纹理图和时域参考深度图对应的纹理图进行个像素的镜像扩展，在扩展后的空域参考深度图中确定空域参考像素窗口，在扩展后的时域参考深度图中确定时域参考像素窗口，具体如下：S21、以S1所述空域参考深度图中当前待滤波像素点p为中心，确定一个大小为f×f的矩形窗口Wt，所述Wt为空域参考像素窗口，f为奇数；S22、在S1所述时域参考深度图中找出与p对应位置的像素点记作pm，以所述像素点pm为中心确定一个r×r的矩形运动搜索范围其中，r＞f，r为奇数；S23、在S22所述运动搜索范围中找出与S21所述当前待滤波像素点p像素向量距离最近的点具体如下：S231、对S22所述运动搜索范围中的像素点建立像素向量，对于中的像素点i，记像素向量为其中，Ti为所述像素点i对应的纹理像素值，Di为所述像素点i的深度像素值，为所述像素点i的深度像素值的权重，利用所述对当前待滤波像素p建立像素向量Tp为所述像素点p对应的纹理像素值，Dp为所述像素点p的深度像素值；S232、计算S22所述运动搜索范围中各像素点与S21所述当前待滤波像素p的像素向量距离，选出与S21所述当前待滤波像素p的像素向量距离最小的像素点，记作S24、以S232所述像素点为中心确定一个大小为f×f的矩形窗口，记作Wm，所述Wm为时域参考像素窗口；S3、在S21所述空域参考像素窗口Wt和S24所述时域参考像素窗口Wm中选出满足阈值的像素点，所述阈值包括最大纹理像素阈值、最小纹理像素阈值、最大深度像素阈值和最小深度像素阈值，具体如下：S31、利用边界检测方法判断S21所述空域参考像素窗口Wt是否包含边界，若包含边界则转到S32，若不包含边界则转到S33；S32、利用S21所述空域参考像素窗口Wt确定最大纹理像素阈值、最小纹理像素阈值、最大深度像素阈值和最小深度像素阈值，具体如下：S321、对S21所述空域参考像素窗口Wt中的各像素点建立像素向量，对于Wt中的像素点j，记像素向量为其中，Tj为所述像素点j对应的纹理像素值，Dj为所述像素点j的深度像素值，λt为所述像素点j的深度像素值的权重；S322、在S21所述空域参考像素窗口Wt中，比较两两像素点之间的像素向量距离，找到像素向量距离最大的两个像素点和S323、对S21所述空域参考像素窗口Wt中的像素点进行分类，对于S21所述空域参考像素窗口Wt中的像素点l，若像素点l与像素点的像素向量距离小于像素点l和像素点的像素向量距离，则l与分为一类，否则，与分为一类；选择与S21所述待滤波像素点p为同一类的像素点，记为集合Φ，所述集合Φ包含像素点的数量记为k；S324、提取S323所述集合Φ中各像素的纹理像素值，记作集合ΦT，对所述集合ΦT中的纹理像素值按由大到小的顺序进行排序，选择排序后的第个值作为最大纹理像素阈值选择排序后的第个值作为最小纹理像素阈值S325、提取S323所述集合Φ中各像素的深度像素值，记作集合ΦD，对所述集合ΦD中的深度像素值按由大到小的顺序进行排序，选择排序后的第个值作为最大深度像素阈值选择排序后的第个值作为最小深度像素阈值S33、在S21所述空域参考像素窗口Wt中确定最大深度像素阈值和最小深度像素阈值其中为Wt中最大深度像素值，为Wt中最小深度像素值，h为自定义阈值且1≤h≤5，最大纹理像素阈值最小纹理像素阈值其中为Wt中最大纹理像素值，为Wt中最小纹理像素值；S34、在S21所述空域参考像素窗口Wt和S24所述时域参考像素窗口Wm中选出满足阈值的像素点，记作集合Ω，所述满足阈值的像素点纹理像素值在最小纹理像素阈值和最大纹理像素阈值之间且深度像素值在最小深度像素阈值和最大深度像素阈值之间；S4、计算S34所述集合Ω中深度像素值的中值作为滤波结果。