[发明专利]基于扩散曲线的RGBD图像矢量化方法

摘要

本发明公开了基于扩散曲线的RGBD图像矢量化方法，它包括输入待处理的原始RGB彩色图像和深度图像D，对RGB图像进行多尺度Canny边缘提取，对获得的多尺度二值边缘图像着色生成彩色边缘图像，修复深度图像，对修复后的深度图D’进行深度边缘提取生成深度边缘图像，将两个边缘图像相减得到细节边缘图像，对细节边缘图像和深度边缘图像进行追踪合并生成一组折线段，对折线段进行颜色采样和贝塞尔曲线拟合得到一组扩散曲线，以曲线上的颜色为约束求解泊松方程得到矢量化结果九个步骤。本发明采用了RGBD图像来获得其物体轮廓，更好的还原了物体的真实轮廓，解决了某些颜色环境下多尺度Canny失效的情况。本发明算法明确，结果鲁棒，适用于RGBD图像的矢量化。

主权项

1.基于扩散曲线的RGBD图像矢量化方法，其特征在于该方法包括以下步骤：1)输入RGB彩色图像和对应的深度图D，等待处理；2)将步骤1)中等待处理的RGB彩色图像进行多尺度Canny边缘提取，得到多尺度二值边缘图像；3)对步骤2)中的多尺度二值边缘图像采用着色算法，得到彩色边缘图像；4)将步骤1)中的深度图D进行深度修复，得到修复后的深度图D'；5)对步骤4)中修复后的深度图D'采用深度边缘提取算法，得到深度边缘图像；6)将步骤3)中的彩色边缘图像和步骤5)中的深度边缘图像进行相减，得到细节边缘图像；7)对步骤5)的深度边缘图像和步骤6)中的细节边缘图像进行像素链跟踪合并，得到一组折线段，所述像素链跟踪合并方法如下：步骤7‑1，对于细节边缘图和深度边缘图中的每一条像素链，实施如下算法得到折线段：步骤7‑1‑1，找到像素链的其中一个端点x，在x的上、下、左、右四个优先方向寻找可连接像素，若优先方向上不存在可连接像素，则在左上，左下、右上、右下次优方向上寻找可连接像素，若存在多个可连接像素，则选取能与当前像素组成最长线段的方向作为可连接方向，在可连接方向上找到该方向上的拐点像素，将其位置记录下；步骤7‑1‑2，将x指向步骤7‑1‑1中找到的拐点像素；步骤7‑1‑3，重步骤7‑1‑1和步骤7‑1‑2，直到x指向该像素链的另一个端点y；步骤7‑2，将细节边缘图生成的折线段集合和深度边缘图生成的折线段集合进行合并；步骤7‑3，为了增强边缘的连续性，将2个像素的距离且端点处的颜色偏差值小于一定阈值的折线段相连接，形成更长的折线段，其颜色偏差值计算函数如下：其中a和b为像素端点，R_a,G_a,B_a分别表示a处的红色通道、绿色通道和蓝色通道的值，R_b，G_b，B_b分别表示b处的红色通道，绿色通道和蓝色通道的值；8)对步骤7)中的折线段进行颜色采样和贝塞尔曲线拟合，得到一组扩散曲线；9)通过求解以步骤8)中扩散曲线上的颜色为约束的泊松方程，平滑地将颜色扩散并填满整个图像空间，得到矢量化结果。