一種提取及優化圖像深度圖的方法與裝置製造方法

2023-10-23 20:38:42

一種提取及優化圖像深度圖的方法與裝置製造方法
【專利摘要】本發明實施例涉及一種提取及優化圖像深度圖的方法與裝置。所述方法包括：獲取當前源圖像和當前源圖像中每個像素點的場景相關度；對當前源圖像連續下採樣，獲取當前每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度；將當前下採樣源圖像中每個像素點與之前下採樣源圖像中相對應的像素點進行塊匹配運動矢量計算，獲取當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值；累加當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值，從運動矢量累加和中提取每個像素點的初始深度值，初始深度值構成初始深度圖；利用源圖像中每個像素點的場景相關度和每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度對初始深度圖中每個像素點進行連續超平滑濾波處理和上採樣處理，獲取源圖像深度圖。
【專利說明】—種提取及優化圖像深度圖的方法與裝置
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像處理【技術領域】，尤其是涉及一種提取及優化圖像深度圖的方法與
>J-U裝直。
【背景技術】
[0002]三維立體顯示技術最近幾年高速發展,三維終端顯示設備(Three Dimensions,3D)如，3D電視，3D遊戲機等的迅速崛起已成為科技發展的必然結果。由於3D片源資源稀少、造價昂貴，所以由普通的二維(Two Dimensions, 2D)視頻巾貞序列轉換成3D視頻巾貞序列的2D轉3D技術已成為三維立體顯示技術中的熱點領域。
[0003]在2D轉3D技術中，重點和難點是2D視頻圖像深度圖的提取。深度圖的物理意義是:2D視頻幀序列中不同畫面內容離觀看者的遠近程度，是構成3D視差圖像最主要的信息來源。目前提取深度圖的方法和手段各種各樣，主要包括基於物體輪廓提取物體的深度信息、基於圖像的顏色分割提取深度圖、基於虛擬空間交點提取深度圖、基於物體的運動矢量提取深度圖以及基於關鍵幀半自動提取深度圖等。但是這些眾多提取深度圖的技術大多都存在嚴重的缺陷，要麼深度圖模糊不清晰、要麼計算量太大、要麼人工幹擾因素太多等等，這樣就很難達到3D終端顯示設備的顯示需求。
[0004]現有技術提供了一種生成二維視頻序列深度圖的方法，如圖1所示，該方法首先選取視頻幀序列中的關鍵幀，並人工生成關鍵幀的深度圖，然後匹配估計視頻連續幀特徵點之間的運動位移，根據關鍵幀深度圖及運動位移得出當前幀的深度圖。該文獻介紹的這種方法在一定程度上可以提取當前幀深度圖，但是這種方法需要人工選取和計算關鍵幀的深度圖，不利於深度圖的全自動化生成，進而難以在工業領域推廣；還有一點是在進行匹配估計的時候很容易造成匹配錯誤，進而深度圖信息也會造成匹配誤差，這樣提取的深度圖往往輪廓模糊、深度信息凹凸不均衡。

【發明內容】

[0005]本發明的目的是為了解決現有技術的需人工選取並提取關鍵幀的深度圖，造成提取的深度圖精度低，出現誤差的問題，提供了一種提取及優化圖像深度圖的方法與裝置。
[0006]在第一方面，本發明實施例提供了一種提取及優化圖像深度圖的方法，所述方法包括:獲取當前源圖像和所述當前源圖像中每個像素點的場景相關度，所述當前源圖像為當前視頻連續巾貞序列；
[0007]對所述當前源圖像連續下採樣，獲取當前每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度；
[0008]將所述當前下採樣源圖像中每個像素點與之前下採樣源圖像中相對應的像素點進行塊匹配運動矢量計算，獲取所述當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值；
[0009]分別累加所述當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值，從運動矢量累加和中提取每個像素點的初始深度值，所述初始深度值構成源圖像初始深度圖；[0010]利用所述源圖像中每個像素點的場景相關度和所述每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度對所述初始深度圖中每個像素點進行連續超平滑濾波處理和上採樣處理，獲取所述源圖像深度圖。
[0011]在第二方面，本發明實施例提供了一種提取及優化圖像深度圖的裝置，所述裝置包括:第一獲取單元，用於獲取當前源圖像和所述當前源圖像中每個像素點的場景相關度，所述當前源圖像為當前視頻連續幀序列；
[0012]第二獲取單元，用於對所述當前源圖像連續下採樣，獲取當前每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度；
[0013]第三獲取單元，用於將所述當前下採樣源圖像中每個像素點與之前下採樣源圖像中相對應的像素點進行塊匹配運動矢量計算，獲取所述當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值；
[0014]計算單元，用於分別累加所述當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值，從運動矢量累加和中提取每個像素點的初始深度值，所述初始深度值構成源圖像初始深度圖；
[0015]第一處理單元，用於利用所述源圖像中每個像素點的場景相關度和所述每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度對所述初始深度圖中每個像素點進行連續超平滑濾波處理和上採樣處理，獲取所述源圖像深度圖。
[0016]通過應用本發明實施例公開的方法和裝置，在不同下採樣階段求出相應的場景相關度，通過運動矢量累加和提取初始深度圖，利用不同採樣階段的場景相關度對初始深度圖進行迭代超平滑處理，最終生成源圖像深度圖，提高了深度圖的圖像質量，讓深度圖輪廓更加清晰，同時本方法也讓整個過程的計算開銷保持在合理範圍之內。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1為現有技術提取深度圖流程圖；
[0018]圖2為本發明實施例公開的深度圖提取及優化的方法流程圖；
[0019]圖3為本發明實施例當前源圖像示意圖；
[0020]圖4為本發明實施例計算任一像素點場景相關度的示意圖；
[0021]圖5為本發明實施例計算邊界上任一像素點場景相關度的示意圖；
[0022]圖6為本發明實施例源圖像的初始深度圖；
[0023]圖7為本發明實施例為任一像素點分配權重係數示意圖；
[0024]圖8為本發明實施例為邊界上任一像素點分配權重係數示意圖；
[0025]圖9為本發明實施例超平滑濾波器的結構圖；
[0026]圖10為本發明實施例源圖像優化後深度圖；
[0027]圖11為本發明實施例公開的提取及優化圖像深度圖的裝置圖。
【具體實施方式】
[0028]為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
[0029]為便於對本發明實施例的理解，下面將結合附圖以具體實施例做進一步的解釋說明，實施例並不構成對本發明實施例的限定。
[0030]以圖2為例詳細說明本發明實施例公開的圖像處理的方法，圖2為本發明實施例公開的深度圖提取及優化的方法流程圖。
[0031]如圖2所示，在本發明實施例中，首先獲取連續當前源圖像，所述當前源圖像為二維連續幀序列，提取當前源圖像中每個像素點的場景相關度，對當前源圖像分別經過橫向和縱向的兩次1/2下採樣操作，並在兩次1/2下採樣後進行相應的提取每個像素點的場景相關度，獲取各階段解析度源圖像中每個像素點的的場景相關度。
[0032]利用經過兩次1/2下採樣後，解析度為1/16的源圖像中的像素點與之前的1/16解析度源圖像相對應的像素點進行塊匹配運動矢量計算，得出當前1/16解析度源圖像中像素點的運動矢量值，累加當前1/16解析度源圖像中像素點的運動矢量值，基於運動矢量累加和提取當前1/16解析度源圖像中像素點的初始深度值，每個像素點的初始深度值形成初始深度圖；但是，所述初始深度圖的解析度為源圖像的1/16，因此輪廓模糊不清晰，還要對所述初始深度圖進行嚴格優化處理。
[0033]對1/16解析度初始深度圖進行基於1/16解析度場景相關度的超平滑濾波處理，並進行四次迭代超平滑濾波；對迭代超平滑濾波處理完的1/16解析度深度圖分別進行橫向和縱向的兩倍上採樣，得到1/4解析度初始深度圖，對1/4解析度深度圖進行基於1/4解析度場景相關度的超平滑濾波處理，並進行兩次迭代超平滑濾波；進一步對處理完的1/4解析度深度圖進行兩倍上採樣得到原始解析度大小的深度圖，再進行基於場景相關度的一次迭代超平滑濾波處理，最後獲取到優化處理後的深度圖，具體實現的步驟如下所描述:
[0034]步驟210、獲取二維源圖像，並從源圖像中提取場景相關度；
[0035]具體地，首先獲取連續當前源圖像，所述當前源圖像為二維連續幀序列，如圖3所示，圖3為本發明實施例當前源圖像示意圖；
[0036]同時，從當前源圖像中提取場景相關度；
[0037]在本發明實施例中，場景相關度為在一幀圖像中任一像素點(任取一像素點為中心像素點)與其周圍相鄰像素點的相關程度。利用中心像素點處R(紅)、G(綠)、B(藍)的值依次與周圍相鄰像素點處R(紅)、G(綠)、B (藍)的值相減，並取差值的絕對值。如果某一個方向上的相鄰像素的差值的絕對值小於預先設定的相關度閾值，那麼，就將該方向上相關度標誌槽中的相關度標誌位設置1，否則設置O。所述相關度標誌槽buffer []是一個8位寬的緩衝器，從最低位到最高位的8個相關度標誌位依次存放中心像素點與其最近的8個相鄰像素點按順時針順序旋轉的相關度信息。存儲I為中心像素點與相鄰像素點相關，存儲0為中心像素點與相鄰像素點不相關。一個相關度標誌槽映射源圖像中的任一個像素點。
[0038]如圖4所示，圖4為本發明實施例計算任一像素點場景相關度的示意圖；其中，紅色像素點為選取的中心像素點，中心像素點的坐標為(x，y)，與所述中心像素點相鄰的像素點為相鄰像素點，在圖4中,有8個相鄰像素點，並將8個相鄰像素點按順時針編號,如0-7號，所述編號分別對應著場景相關度標誌槽的最低位至最高位；
[0039]根據前述方法，判斷每個相鄰像素點與中心像素點的相關程度，假如在編號I的相鄰像素點與中心像素點的相關，則在相關度標誌槽buffer[l]中存儲I ;因此，相關度標誌槽buffer [m]的公式為: [0042]其中，k= 0,1 ；0 ^ 7 ;m G Z ;f (x,y)、f (x土k,y±k)為像素點 R(紅)、G(綠)、B(藍)分量的值；A為場景相關度的閾值；buffer[m]為相關度的第m位；m為相鄰像素點標號。
[0043]在此，說明一下，在計算邊界上像素點相關度的情況，如圖5所示，圖5為本發明實施例計算邊界上任一像素點場景相關度的示意圖；其中，紅色像素點為選取的中心像素點，中心像素點的坐標為(x，y)，與所述中心像素點相鄰的像素點為相鄰像素點，在圖5中，中心像素點的坐標取X = O和y = O，即中心像素點位於當前源圖像的第一行，第一列，此時，編號的方式與前述相同，只需計算虛線框內的編號為2、3、4像素點的相關度，編號為O、
1、5、6、7、像素點不存在，因此，直接將相關度標誌槽buffer [0]、buffer [I]、buffer [5]、buffer [6]、buffer [7]賦值為0，其它邊界位置上的像素點處理方法與之相同，因此，不再贅述。
[0044]需要說明的是，上述描述的計算相關度是以I個像素點為例進行說明的，在實際計算中，均要對每個像素點進行計算，在源圖像中每個像素點經計算後，均存在I個相關度標誌槽，所有像素點的所有相關度標誌槽構成了當前源圖像的場景相關度。
[0045]步驟220、對源圖像進行橫向和縱向1/2下採樣，獲取1/4解析度源圖像，並從1/4解析度源圖像中提取場景相關度；
[0046]具體地，對獲取的當前源圖像分別經過橫向和縱向的1/2下採樣操作，並在1/2下採樣後，從1/4解析度源圖像的每個像素點中提取場景相關度，獲取1/4解析度源圖像和1/4解析度源圖像中每個像素點的場景相關度。
[0047]在當前1/4解析度的採樣階段，用步驟210描述的方法計算出1/4解析度源圖像中每個像素點場景相關度。
[0048]需要說明的是，對源圖像的下採樣處理為現有技術，在此不再贅述。
[0049]步驟230、對1/4解析度源圖像再次進行橫向和縱向1/2下採樣，獲取1/16解析度源圖像，並從1/16解析度源圖像中提取場景相關度；
[0050]具體地，對獲取的1/4解析度源圖像分別經過橫向和縱向的1/2下採樣操作，並在1/2下採樣後，從1/16解析度源圖像中提取場景相關度，獲取1/16解析度源圖像和1/16解析度源圖像中每個像素點的場景相關度。
[0051]在當前1/16解析度的採樣階段，用步驟210描述的方法計算出1/16解析度源圖像中每個像素點場景相關度。
[0052]需要說明的是，對1/4解析度源圖像的下採樣處理為現有技術，在此不再贅述。
[0053]步驟240、1/16解析度源圖像與之前1/16解析度源圖像進行塊匹配運動矢量計算；
[0054]具體地，利用步驟230中，經下採樣後的1/16解析度源圖像與之前的1/16解析度源圖像進行塊匹配運動矢量計算，獲取當前1/16解析度源圖像中每個像素點的運動矢量值，並對獲取的當前1/16解析度源圖像中每個像素點的運動矢量值累加。
[0055]需要說明的是，基於塊匹配的運動矢量累加也為現有技術，在此不再贅述。
[0056]步驟250、運動矢量累加和中提取初始深度值，形成初始深度圖；
[0057]具體地，根據步驟240的描述，獲取當前1/16解析度源圖像中每個像素點的運動矢量值累加，從所述運動矢量累加和中提取每個像素點的初始深度值，對1/16解析度源圖像中全部像素點均提取初始深度值，全部像素點的初始深度值形成1/16解析度源圖像的初始深度圖；
[0058]在此，說明一下，對每個像素點基於運動矢量累加和中提取初始深度值；
[0059]假定，連續兩個源圖像中運動物體的最大偏移量為當前源圖像的3.5%寬度，此時，所代表的運動矢量值對應的灰度值為255，那麼單位像素位移所代表的灰度值大小如下公式:
255
[0060]
【權利要求】
1.一種提取及優化圖像深度圖的方法，其特徵在於，所述方法包括: 獲取當前源圖像和所述當前源圖像中每個像素點的場景相關度，所述當前源圖像為當前視頻連續幀序列； 對所述當前源圖像連續下採樣，獲取當前每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度； 將所述當前下採樣源圖像中每個像素點與之前下採樣源圖像中相對應的像素點進行塊匹配運動矢量計算，獲取所述當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值； 分別累加所述當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值，從運動矢量累加和中提取每個像素點的初始深度值，所述初始深度值構成源圖像初始深度圖； 利用所述源圖像中每個像素點的場景相關度和所述每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度對所述初始深度圖中每個像素點進行連續超平滑濾波處理和上採樣處理，獲取所述源圖像深度圖。
2.根據權利要求1所述的提取及優化圖像深度圖的方法，其特徵在於，所述獲取當前源圖像和所述當前源圖像中每個像素點的場景相關度具體為: 選擇任一像素點作為中心像素點，為與所述中心像素點相鄰像素點標號； 獲取所述中心像素點紅R、綠G、藍B量值與所述相鄰像素點紅R、綠G、藍B分量值的差值，並對所述差值取絕對值； 將所述絕對值與場景相關度閾 值相比較，如果所述絕對值小於場景相關度閾值，則將所述相鄰像素點的場景相關度設置為I相關，否則，設置為O不相關； 將所述相鄰像素點的場景相關度存儲在緩衝器中，所述緩衝器具體為buffer\m\ = ?少』)_±k'y±幻L + l,(A、>')- f、x±*，少』±*)|G + |/(x，y)- f{x + k,y±k)\B A; 其中，k = 0,1 ;0 < m < 7 ;m e Z ;f(x, y)、f (x土k, y±k)為像素點紅 R、綠 G、藍 B 分量的值；A為場景相關度閾值；buffer [m]為相關度的第m位；m為相鄰像素點標號。
3.根據權利要求1所述的提取及優化圖像深度圖的方法，其特徵在於，所述對所述當前源圖像連續下採樣，獲取當前每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度具體為: 對所述當前源圖像進行橫向和縱向的1/2下採樣，獲取當前1/4解析度源圖像和當前1/4解析度源圖像中每個像素點的場景相關度； 對所述當前1/4解析度源圖像進行橫向和縱向的1/2下採樣，獲取當前1/16解析度源圖像和當前1/16解析度源圖像中每個像素點的場景相關度。
4.根據權利要求3所述的提取及優化圖像深度圖的方法，其特徵在於，所述將所述當前下採樣源圖像中每個像素點與之前下採樣源圖像中相對應的像素點進行塊匹配運動矢量計算，獲取所述當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值具體為: 將所述當前1/16解析度源圖像中每個像素點與之前的所述1/16解析度源圖像中相對應的像素點進行塊匹配運動矢量計算，獲取所述當前1/16解析度源圖像中每個像素點的運動矢量值； 分別累加所述當前1/16解析度源圖像中每個像素點的運動矢量值。
5.根據權利要求1所述的提取及優化圖像深度圖的方法，其特徵在於，所述從運動矢量累加和中提取每個像素點的初始深度值具體為: 獲取每個像素點位移的運動矢量模和單位像素位移灰度值，所述單位像素位移灰度值 為
6.根據權利要求2所述的提取及優化圖像深度圖的方法，其特徵在於，所述利用所述源圖像中每個像素點的場景相關度和所述每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度對所述初始深度圖中每個像素點進行連續超平滑濾波處理具體為: 為所述每個相鄰像素點分配權重係數，所述權重係數為超平滑濾波的抽頭係數； 調用所述緩衝器中存儲的所述相鄰像素點的場景相關度； 如果所述相鄰像素點的場景相關度為I相關，則將相鄰像素點灰度值與相鄰像素點分配的權重係數相乘； 如果所述相鄰像素點的場景相關度為O不相關，則將中心像素點灰度值與相鄰像素點分配的權重係數相乘； 累加所述相鄰像素點灰度值與相鄰像素點分配的權重係數相乘的值，以及所述中心像素點灰度值與相鄰像素點分配的權重係數相乘的值；
7.根據權利要求6所述的提取及優化圖像深度圖的方法，其特徵在於，所述初始深度圖中每個像素點進行連續上採樣具體為: 對所述初始深度圖進行四次迭代超平滑濾波處理，對所述經過四次迭代超平滑濾波處理後的深度圖進行橫向和縱向的兩倍上採樣； 獲取每個1/4解析度像素點的深度值，所述每個1/4解析度像素點的深度值形成1/4解析度深度圖； 對所述1/4解析度深度圖進行兩次迭代超平滑濾波處理，對所述經過兩次迭代超平滑濾波處理後的深度圖進行橫向和縱向的兩倍上採樣； 獲取每個原始解析度像素點的深度值，所述每個原始解析度像素點的深度值形成原始解析度深度圖； 對所述原始解析度深度圖進行一次迭代超平滑濾波處理，獲取源圖像深度圖。
8.根據權利要求6所述的提取及優化圖像深度圖的方法，其特徵在於，所述為所述每個相鄰像素點分配權重係數具體為:累加相鄰像素點的權重係數和為I。
9.一種提取及優化圖像深度圖的裝置，其特徵在於，所述裝置包括: 第一獲取單元，用於獲取當前源圖像和所述當前源圖像中每個像素點的場景相關度，所述當前源圖像為當前視頻連續幀序列； 第二獲取單元，用於對所述當前源圖像連續下採樣，獲取當前每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度； 第三獲取單元，用於將所述當前下採樣源圖像中每個像素點與之前下採樣源圖像中相對應的像素點進行塊匹配運動矢量計算，獲取所述當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值； 計算單元，用於分別累加所述當前下採樣源圖像中每個像素點的運動矢量值，從運動矢量累加和中提取每個像素點的初始深度值，所述初始深度值構成源圖像初始深度圖；第一處理單元，用於利用所述源圖像中每個像素點的場景相關度和所述每個下採樣源圖像中每個像素點的場景相關度對所述初始深度圖中每個像素點進行連續超平滑濾波處理和上採樣處理，獲取所述源圖像深度圖。
10.根據權利要求9所述的提取及優化圖像深度圖的裝置，其特徵在於，所述第一獲取單元具體用於: 選擇任一像素點作為中心像素點，將與所述中心像素點相鄰像素點標號； 獲取所述中心像素點紅R、綠G、藍B分量值與每個所述相鄰像素點紅R、綠G、藍B分量值的差值，並對所述差值取絕對值； 將所述絕對值與場景相關度閾值相比較，如果所述絕對值小於場景相關度閾值，則將所述相鄰像素點的場景相關度設置為I相關，否則，設置為0不相關； 將所述相鄰像素點的場景相關度存儲在緩衝器中，所述緩衝器具體為
11.根據權利要求9所述的提取及優化圖像深度圖的裝置，其特徵在於，所述第二獲取單元具體用於: 對所述當前源圖像進行橫向和縱向的1/2下採樣，獲取當前1/4解析度源圖像和當前1/4解析度源圖像中每個像素點的場景相關度； 對所述當前1/4解析度源圖像進行橫向和縱向的1/2下採樣，獲取當前1/16解析度源圖像和當前1/16解析度源圖像中每個像素點的場景相關度。
12.根據權利要求11所述的提取及優化圖像深度圖的裝置，其特徵在於，所述第三獲取單元具體用於:將所述當前1/16解析度源圖像中每個像素點與之前的所述1/16解析度源圖像中相對應的像素點進行塊匹配運動矢量計算，獲取所述當前1/16解析度源圖像中每個像素點的運動矢量值； 分別累加所述當前1/16解析度源圖像中每個像素點的運動矢量值。
13.根據權利要求9所述的提取及優化圖像深度圖的裝置，其特徵在於，所述計算單元具體用於: 獲取每個像素點位移的運動矢量模和單位像素位移灰度值，所述單位像素位移灰度值
14.根據權利要求10所述的提取及優化圖像深度圖的裝置，其特徵在於，所述第一處理單元具體用於: 為所述每個相鄰像素點分配權重係數，所述權重係數為超平滑濾波的抽頭係數； 調用所述緩衝器中存儲的所述相鄰像素點的場景相關度； 如果所述相鄰像素點的場景相關度為I相關，則將相鄰像素點灰度值與相鄰像素點分配的權重係數相乘； 如果所述相鄰像素點的場景相關度為0不相關，則將中心像素點灰度值與相鄰像素點分配的權重係數相乘； 累加所述相鄰像素點灰度值與相鄰像素點分配的權重係數相乘的值，以及所述中心像素點灰度值與相鄰像素點分配的權重係數相乘的值； 其中，n G Z, n = 0,1,2,3 ；buffer []為相鄰像素點的場景相關度；~ buffer []為相鄰像素點的場景相關度的取反；f(x，y)為中心像素點(x，y)處的灰度值.
15.根據權利要求14所述的提取及優化圖像深度圖的裝置，其特徵在於，所述第一處理單元進一步具體用於:對所述初始深度圖進行四次迭代超平滑濾波處理，對所述經過四次迭代超平滑濾波處理後的深度圖進行橫向和縱向的兩倍上採樣； 獲取每個1/4解析度像素點的深度值，所述每個1/4解析度像素點的深度值形成1/4解析度深度圖； 對所述1/4解析度深度圖進行兩次迭代超平滑濾波處理，對所述經過兩次迭代超平滑濾波處理後的深度圖進行橫向和縱向的兩倍上採樣； 獲取每個原始解析度像素點的深度值，所述每個原始解析度像素點的深度值形成原始解析度深度圖； 對所述原始解析度深度圖進行一次迭代超平滑濾波處理，獲取源圖像深度圖。
16.根據權利要求15所述的提取及優化圖像深度圖的裝置，其特徵在於，所述為所述每個相鄰像素點分配權重系 數具體為:累加相鄰像素點的權重係數和為I。
【文檔編號】H04N13/00GK103493482SQ201280004184
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2012年5月8日 優先權日:2012年5月8日
【發明者】趙興朋 申請人:青島海信信芯科技有限公司