專利名稱：一種針對富含幾何信息的視頻信號的消逝點檢測方法
技術領域：
本發(fā)明屬于視頻圖像處理及模式識別技術領域，特別涉及一種針對富含幾何信息的視頻信號的消逝點檢測方法，應用在2D轉3D技術中，針對富含幾何信息的視頻信號的易于硬件實現(xiàn)的消逝點檢測方法。
背景技術：
在大多數(shù)生活中的真實場景圖像中都存在著透視變形，在透視變形作用下，空間中平行的一組直線在圖像平面上會匯聚到一點，該點稱為消逝點或滅點，被認為是視野內深度最遠的點，這些直線稱為消逝線。消失點檢測是三維場景解釋中的重要一步，可以提供重要的三維空間的信息(如場景深度、物體尺寸等)。
對于3D立體顯示，主要原理在于分別給左右眼有一定不同信息的視頻信號，通過大腦的合成使人有立體的感覺。這樣就需要兩路視頻信號，除了直接拍攝兩路并存的3D視頻外，我們還可以將已有的單路2D信號通過一定的計算得出兩路視頻，即3D視頻，也就是2D轉3D技術。在2D轉3D的過程中，首先需要從已有2D視頻中提取出物體的深度信息，再結合深度信息和已有一路視頻生成另一路視頻。在提取深度信息的過程中，場景的幾何信息是非常重要的一個信息。而消逝點的尋找時確定場景幾何信息的重要步驟，因此，在2D轉3D算法中，消逝點的尋找被廣泛應用。此外，消逝點檢測被應用于機器人的自動導航、三維結構恢復以及相機標定等方面。在以往的算法中，T. Tuytelaars提出了旨在減少累積步驟中的計算復雜度的方法，使用霍夫變換將直線的參數(shù)映射到一個有界的霍夫空間，于是將消逝點的尋找計算控制在了平面范圍內。C. Rother將所有圖像平面中檢測到的直線的兩兩交點作為消逝點的候選點，并給出了一些判斷標準，在該算法中，直接對所有檢測出的直線進行兩兩求交點需要大量數(shù)學計算，不利于硬件實時實現(xiàn)。舒遠提出了根據空間中平行的直線在圖像中的傾角比較接近這一特性求取消逝點，在他的算法中，通過對用同一組直線找到一個待定的消逝點，共三個比較重要的組中選出三個消逝點，最后的消逝點就是這三個點的重心。但上述消逝點檢測算法大都比較繁瑣或者在準確度上不夠。這樣就會導致2D圖像深度信息賦值的不精確，從而影響2D圖像生成3D圖像時的顯示效果。

發(fā)明內容
為了克服上述現(xiàn)有技術的缺陷和不足，本發(fā)明的目的在于提供一種針對富含幾何信息的視頻信號的消逝點檢測方法，相對于已有的消逝點尋找方法，本發(fā)明在確保精確地檢測出消逝點的同時，大幅度地降低了運算量，更利于實現(xiàn)。為了達到上述目的，本發(fā)明的技術方案是這樣實現(xiàn)的一種針對富含幾何信息的視頻信號的消逝點檢測方法，包括以下步驟步驟一、提取邊緣信息
對輸入圖像進行亮度提取，得到圖像的亮度信息，然后得到灰度圖，并對產生的灰度圖進行濾波，去除圖像中的噪聲，得到濾波后的灰度圖，對濾波后的灰度圖用Sobel算子求取圖像的邊緣；首先對圖像進行亮色分離，提取圖像的亮度信息，得到原始圖像的灰度圖；接著用Sobel算子求取圖像的邊緣，得到濾波后灰度圖的邊緣圖像；該算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向
權利要求
1.一種針對富含幾何信息的視頻信號的消逝點檢測方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟一、提取邊緣信息 對輸入圖像進行亮度提取，得到圖像的亮度信息，然后得到灰度圖，并對產生的灰度圖進行濾波，去除圖像中的噪聲，得到濾波后的灰度圖，對濾波后的灰度圖用Sobel算子求取圖像的邊緣； 步驟二、提取直線并進行篩選 對邊緣圖像進行hough變換檢測邊緣圖像中的直線，對于檢測出的直線，首先進行篩選，篩選時引入一個與輸入圖像寬度有關的閾值當圖像的寬度為I時，閾值為K1*I，其中，I以像素為單位，Kl的取值范圍為0. 1-0. 4，則長度大于這個閾值的直線被保留； 步驟三、直線分組并篩選 接著對這些直線以15 30度的傾角為基準進行分組，相鄰傾角的直線分為同一組，弓丨入一個與全部直線數(shù)量有關的閾值，例如全部直線數(shù)量為M時，該閾值為K2*M，K2的取值范圍是5-20%，選定閾值后，將包含直線數(shù)量在這個閾值以上的直線組進行保留； 步驟四、每組直線選出一個最顯著直線 對于留下的直線組，在每個直線組中根據直線長度和傾角選出一個最顯著直線，以其代表本組直線的幾何信息，顯著直線的選擇方式對該組所有直線的斜率求均值，接著將本組直線中斜率接近均值的一部分進行統(tǒng)計，參與該部分計算的具體直線量作為一個閾值進行引入，當該組直線數(shù)量為N,則閾值為K3*N,其中，K3的取值范圍為20-40%,然后考慮兩方面因素選出最顯著直線(I)直線長度較長的直線，條件為長度在本組直線排名中可以占到前30%，(2)斜率與平均斜率的差值在5度角以內； 步驟五、計算待定消逝點并選出最終消逝點 最后對這些選出來的直線兩兩求交點，在這些交點中選出最優(yōu)交點即為最后的消逝點，具體為對于上一步得到的n條顯著直線進行兩兩求交點，得到待定消逝點，對每一個待定消逝點進行分別計算，首先計算當前待定消逝點與每條直線的距離Cl1 dn，若直線長度為Ii ln，當前點為a,則計算
2.根據權利要求I所述的方法，其特征在于，所述的用Sobel算子求取圖像的邊緣方法為，首先對圖像進行亮色分離，提取圖像的亮度信息，得到原始圖像的灰度圖，接著用Sobel算子求取圖像的邊緣，得到濾波后灰度圖的邊緣圖像，該算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向
全文摘要
一種針對富含幾何信息的視頻信號的消逝點檢測方法，首先對邊緣圖像進行hough變換檢測到的直線長度進行篩選，然后按傾角進行分組，再按照所包含直線數(shù)量在這些直線組中選取若干組直線組，并且在每一組直線中選取一條長度較長且傾角接近該組直線均值的直線作為該組直線的顯著直線，最后對選出來的直線兩兩求交點，在這些交點中找出最優(yōu)交點作為待檢測的消逝點，本發(fā)明在保證消逝點檢測準確性的基礎上，相對于已有消逝點檢測算法，減少了計算量，更易于實時硬件實現(xiàn)。
文檔編號G06T7/00GK102663737SQ20121007254
公開日2012年9月12日 申請日期2012年3月19日 優(yōu)先權日2012年3月19日
發(fā)明者任鵬舉, 姚慧敏, 李倩敏, 江豪, 葛晨陽, 鄭南寧, 陳磊 申請人:西安交通大學