CN103841403B - 一种无形变立体图像视差快速调节方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无形变立体图像视差快速调节方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S01：确定一个想要调节的深度值，既深度变化值DA；步骤S02：计算视差调节系数<i>k</i>=f(DA)；步骤S03：根据人眼可察觉到景深变化的最小误差阈值S_DA=f(v,d)，计算视差调节系数<i>k</i>的取值范围(<i>k</i>₁,？<i>k</i>₂),其中，v为人离屏幕的观看距离，d为立体图像离屏幕的距离；步骤S04：将原始的图像按固定的拉伸系数<i>k</i>进行缩放，并将<i>k</i>的取值范围限制在(<i>k</i>₁,<i>k</i>₂)内保证形变不可觉察。本发明方法相比传统方法形变程度降低超过50%，立体视觉主观效果更好，对于高清视频方法效率提高48%。

Description

一种无形变立体图像视差快速调节方法

技术领域

本发明涉及视差调节技术领域，特别是一种无形变立体图像视差快速调节方法。

背景技术

当前国内外对3D立体视频深度感调节技术已经取得一定研究成果。J.Konrad^[2]最先提出通过两个视图估计出原始深度，在此基础上采用比例权重调整深度，最后合成新视图。该方法存在一定的图像扭曲。D.Kim等人^[3]在调整深度之前增加视觉疲劳预测方法，当视频内容出现视觉疲劳，则利用基于视图合成的方法调节视差。ChangYuan等人^[4]提出了一种根据观众的舒适度和喜好来调整3D立体内容的方法。首先通过左右2D视图由块匹配估计方法估计视差，然后将人的视觉舒适度模型应用于指导深度调整方法。以上所述方法需要将视差先转换成具有视差信息的深度图像，然后对深度图像进行分析调整，最后合成出新视图。Z.Arican等人^[5]比较了多种视差调节方法，认为视差估计方法复杂度高且精确性有限，而直接对图像进行平移和缩放的视差调节方法更加简便和实用。N.S.Holliman^[6]将深度范围映射到人眼感知的感兴趣区域，而这个映射过程主要是通过寻找图像伸缩因子来完成的。W.C.Chen等人^[7]认为屏幕边界区域视差会造成立体图像模糊和观看不适，因此对该区域进行平移以消除视差，平移距离由区域的位置决定。DiXu等人^[8]首先利用伸缩不变特征变换方法提取左右图像的特征，然后通过平移视频帧来改变深度。但是，以上这些对图像进行平移和缩放的方法会造成立体对象的形状变化，使图像发生扭曲和失真。岳斌等人^[9]基于视差平移调整方法，引入人类立体视觉的Panum融合区计算出视差调整的范围，消除立体感双眼复视。罗洪艳等人^[10]分析了水平式三维成像的视差范围改变和畸变矫正问题，通过裁剪和插黑左右视图的两边的边缘部分改变视差和消除畸变。

视差调节技术是通过调节视差的大小来改变深度值，从而达到调整深度感效果的目的。其中，视差是人的左右眼在观测相同的立体影像点时，由于人的双眼间距通常为6.5cm,使得左眼所看到的该立体影像点在显示屏上的位置与右眼所看到的该立体影像点在显示屏上的位置不同，这种位置的差异就是视差。而深度值是人的双眼到立体影像点的距离。

基于图像形变的视差调节方法是一种与本申请提案密切相关前沿的方法，该方法包括基于图像平移和伸缩的视差调节方法。其中，基于平移的方法是通过右眼图像往右平移一段距离，同时相对应地把左眼图像往左平移相同的距离来增大视差，这样视差增大后景深也会跟着变远。而拉伸方法增大视差的想法是把右眼看到的图像往右等比例放大，相应地把左眼看到的图像往左以同样比例放大。经过基于图像形变的视差调节方法处理后的图像效果可以通过形变系数来描述，形变系数越大图像效果就越不理想。

可以总结，基于平移和伸缩的视差调节技术方法所存在的问题，其问题包括：传统基于平移的方法在深度感调节后，图形发生了可察觉的形变。同时，在图像平移时，显示屏边缘会产生空洞及信息丢失的问题。而拉伸方法同样会导致原始图形的形变，在深度调节后图像左右边缘的信息会消失掉一部分。进而为了消除图像变形提出精细视差调节方法，推导无形变视差调节方法，同时引入人眼深度可觉察误差模型，寻找一种更为符合人眼观影体验的视差调节方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的是提供一种无形变立体图像视差快速调节方法。

本发明采用以下方案实现：一种无形变立体图像视差快速调节方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤S01：确定一个想要调节的深度值，既深度变化值DA；

步骤S02：计算视差调节系数k=f(DA)；

步骤S03：根据人眼可察觉到景深变化的最小误差阈值S_DA=f(v,d)，计算视差调节系数k的取值范围(k₁,k₂),其中，v为人离屏幕的观看距离，d为立体图像离屏幕的距离；

步骤S04：将原始的图像按固定的拉伸系数k进行缩放，并将k的取值范围限制在(k₁,k₂)内保证形变不可觉察。

在本发明一实施例中，所述步骤S02中计算的方式是通过三角比例关系和几何关系获得视差调节系数：其中AO为原始景深，DA为要调节的深度值。

在本发明一实施例中，所述k的取值范围限制在(k₁,k₂)，其中k₁=0.71和k₂=1.68。

在本发明一实施例中，所述步骤S04后还包括在VLC开源播放器上用C++语言在VLC的开源代码中加入滤波模块来实现方法比较。

在欣赏3D视频影像的时候，人们对3D视频的要求也在提高，既要观赏到逼真丰富的画面，又要保证人眼的舒适度，不会导致视觉过度疲劳，乃至损伤眼睛。通过视差调节技术可以更好地满足用户对深度感体验和舒适性的需求^[1]。本发明提出的精确的视差调节模型，该模型通过仿射变化方法解决视差调节后物体形变的问题，并引入最小形变可察觉范围，通过假设原始深度的统计模型，把形变大小控制在最小形变可察觉范围内，在复杂度与形变程度上作出适当的平衡。最后，通过建模分析和VLC播放器集成实验表明，本发明相比传统方法形变程度降低超过50%，立体视觉主观效果更好，对于高清视频方法效率提高48%。

附图说明

图1是正视差与景深关系图。

图2是成像物体在左眼右侧时示意图。

图3是景深的三角分布概率密度。

图4是本发明视差调节方法示意图。

图5是基于OPENCV库的程序流程图。

图6是优化后的程序流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

为了消除视差调整过程中引起的立体图像形变问题，本发明提出无形变且深度域连续视差调整方法。该方法可分为以下步骤进行分析：1）、确定一个想要调节的深度值，既深度变化值DA；2）、计算视差调节系数k=f(DA)；3）、根据人眼可察觉到景深变化的最小误差阈值S_DA=f(v,d)，计算视差调节系数k的取值范围(k₁,k₂),其中，v为人离屏幕的观看距离，d为立体图像离屏幕的距离；4）、将原始的图像按固定的拉伸系数k进行缩放，并将k的取值范围限制在(k₁,k₂)内可保证形变不可觉察；5）将本发明方法与现有的方法集成到VLC播放器中，验证本发明方法的有效性。下面我们主要针对后四个步骤进行具体的分析。

传统的立体图像视差模型如图1所示，其中AB为人眼的双眼瞳距，通常取值为6.5cm，IF为人眼离显示屏CD的距离，G点和H点分别是左右眼图像的相同对象在显示屏上的像点，GH的值即是视差，E点是G点和H点在人眼视觉感知中形成的立体影像点。由于图1的成像点E在显示屏CD之后，这种成像我们称之为正视差图像[1]。由图形的相似三角几何关系可得：

$\frac{\mathrm{GH}}{\mathrm{AB}}=\frac{\mathrm{EI}}{\mathrm{EF}}=\frac{\mathrm{EF}-\mathrm{IF}}{\mathrm{EF}}$

因此可得正视差与景深的关系为：

$\mathrm{EF}=\frac{\mathrm{AB}\&times;\mathrm{IF}}{\mathrm{AB}-\mathrm{GH}}---\left(1\right)$

同理，若成像点E在显示屏CD之前则可得负视差与景深的关系：

$\mathrm{EF}=\frac{\mathrm{AB}\&times;\mathrm{IF}}{\mathrm{AB}+\mathrm{GH}}---\left(2\right)$

基于图像形变的视差调节方法就是通过调节视差GH的大小用于改变深度值EF，从而达到调整深度感效果的目的。

步骤2中视差调节系数k的计算具体分析如下：

如图2所示的是在不引起形变的前提下，把立体成像深度调远时，对应到屏幕上的视差变化示意图。其中G点假设为人眼左眼，图形ABC为原始成像图形，图形DEF为不改变形状的情况下把深度值调远后的成像图形。

以立体对象A为例，此时A映射到左眼G中的图像点对应于屏幕位置K。根据相似三角比例关系可以得出：

$\frac{\mathrm{RX}}{\mathrm{GO}}=\frac{\mathrm{DX}}{\mathrm{DO}},\frac{\mathrm{KX}}{\mathrm{GO}}=\frac{\mathrm{AX}}{\mathrm{AO}}$

进一步通过几何关系可得：

$\left\{\begin{array}{c}\frac{\mathrm{GO}-\mathrm{ZR}}{\mathrm{GO}}=\frac{\mathrm{DA}+\mathrm{AO}-\mathrm{XO}}{\mathrm{DA}+\mathrm{AO}}---\left(3\right)\\ \frac{\mathrm{GO}-\mathrm{ZK}}{\mathrm{GO}}=\frac{\mathrm{AO}-\mathrm{XO}}{\mathrm{AO}}---\left(4\right)\end{array}\right.$

联立公式(3)(4)可以得出视差调节系数：

$k=\frac{\mathrm{ZR}}{\mathrm{ZK}}=\frac{\mathrm{AO}}{\mathrm{DA}+\mathrm{AO}}---\left(5\right)$

假设成像点A处在左眼G的左边仍然可以得出公式(5)的关系式，若设G为右眼的话，通过同理分析可以得出公式(5)这个关系依然成立。从公式(5)中我们可以看到，如果已知原始图像每一个点的深度值AO，当想要调节深度大小的时候，只要输入想调节的深度值DA，便可以唯一确认这个点的视差调节系数k，由于图像上每个点的坐标都是可以计算出来的，因此ZK的值是可以确定的，最终我们通过ZK与拉伸系数k就可以唯一确定深度感调节后原始点K应该移动到目标点R。

步骤3中根据人眼可察觉到景深变化的最小误差阈值，计算视差调节系数k的取值范围具体分析如下：

公式(5)理论上可以无形变地通过调节视差来调整深度感，但是在实际应用中计算每个像素的原始景深AO的计算存在两个问题：

（1）目前的图像匹配技术还不够完善，匹配得出的结果还不够精确。

（2）特征匹配方法的时耗大。在播放器连续播放视频时，假设以一秒二十帧图片的速率播放，那么对每幅图片的处理时耗必须要限制在50ms以内。目前图像匹配方法对于立体视频1920×1080分辨率的图像很难做到实时匹配。

因此我们需要找到计算复杂度更低的替代方法。将公式(5)等价变化得到：

$\mathrm{DA}=\left(\frac{1-k}{k}\right)\&times;\mathrm{AO}---\left(6\right)$

由公式(6)我们可以知道，对于一个固定的k值来说，当原始深度值AO不精确时，景深的变化值DA也将存在误差，这就会引起形变。

设对于坐标为(i,j)的像素点有：

${\mathrm{DA}}_{\mathrm{ij}}=\left(\frac{1-k}{k}\right)\&times;{\mathrm{AO}}_{\mathrm{ij}}---\left(7\right)$

通过分析DA_ij误差总和可以分析出视差调节之后图像的形变程度。由于有：

${\mathrm{\&Sigma;DA}}_{\mathrm{ij}}=\mathrm{\&Sigma;}\left(\frac{1-k}{k}\right)\&times;{\mathrm{AO}}_{\mathrm{ij}}---\left(8\right)$

设方差S_DA=D(DA)，S_AO=D(AO)根据方差之间的关系我们可以知道：

$S_{\mathrm{DA}}=S_{\mathrm{AO}}\&times;{\left(\frac{1-k}{k}\right)}^2---\left(9\right)$

因此，想要得出S_DA的值，我们只需要对S_AO的值进行分析。

要对S_AO进行计算我们就必须先知道成像图形每个点的原始深度值AO。根据相关文献^[11,12]，正视差的最大值一般被限制在儿童瞳距5cm以内，负视差的最大值一般被限制在原始画面水平大小的2%以内。根据前面的分析，把正视差最大值5cm代入公式(1)可以得出最远景深EF_f=4.3m；负视差2%在一般23寸显示器上换算成厘米为单位的值为8cm，代入公式(2)可以得出最近景深EF_n=0.89m。因此，出于人眼观看3D电影舒适度的考虑，一般3D电影的景深范围都会限定在EF_f和EF_n之间。我们可以假设一个景深的概率密度模型，为了计算简便，如图3所示是一个统计学上的三角分布模型。

根据三角分布模型方差的公式把EF_n=0.89m，EF_f=4.3m代入可以得出方差S_AO=0.484m，即可得:

$S_{\mathrm{DA}}={\left(\frac{1-k}{k}\right)}^2\&times;0.484---\left(10\right)$

虽然随着k值的变化，S_DA始终都会有一个大于0的值即始终存在形变，但是由于人眼对于3D成像图形会有一个自动适应的能力，因此，只要S_DA的值在人眼的承受能力之内，那么便可以忽略掉S_DA值的影响。

DeSilva^[13,14]提出了人眼在某一观看距离可察觉到景深变化的最小误差阈值公式为：

${\log }_{10}\left({\mathrm{\&Delta;d}}_{\mathrm{JND}}^{d=0}\right)=0.94\&times;{\log }_{10}\left(v\right)-2.25---\left(11\right)$

其中v为人离屏幕的观看距离，为原始深度在屏幕时的最小可察觉误差阈值。DeSilva进一步提出观看3D视频时的最小可察觉误差：

${\mathrm{\&Delta;d}}_{\mathrm{JND}}=\mathrm{\&Delta;}{d}_{\mathrm{JND}}^{d=0}+\mathrm{\&Delta;}{d}_{\mathrm{JND}}^{\left|d\right|>0}---\left(12\right)$

其中KW为韦伯系数，在这里可以取为0.05，|d|为立体对象离显示屏幕的距离。

由于之前的三角分布统计模型中原始图像的景深大部分集中在中间部分，因此，我们利用平均景深值来计算一幅图像的平均Δd_JND值。平均景深L=(EF_f+EF_n)/2=259.5cm，把平均景深L和人眼离显示屏的观看距离1m结合公式(11)和(12)可以得到L对应的Δd_JND值为7.98cm。如果对于公式(10)得到的S_DA值始终小于Δd_JND的话，那么由于形变误差小于可察觉误差阈值的缘故，人眼便不会感觉到形变的存在。

把S_DA=Δd_JND=0.0798m代入公式(10)可以求得临界值k分别为k₁=0.71和k₂=1.68。

步骤4中将原始的图像按固定的拉伸系数k进行缩放，并将k的取值范围限制在(k₁,k₂)内可保证形变不可觉察的具体分析如下：

如图4所示，这是本发明提出的精细视差调节方法的过程示意图。VT轴与WU轴之间为显示屏，B点与H点为人的左右眼，M₁、N₁、O₁三点为原始成像图形，M*、N*、O*为视差调节后的成像图形。在本方法中，左眼图像的点全部以BC轴为中心按固定的拉伸系数k缩放，右眼图像的点全部以IH轴为中心同样按固定的拉伸系数k缩放。将k的取值范围限制在(k₁,k₂)内可保证形变不可觉察。

实验和结果

我们通过在同一个坐标系中用相同的环境同时对现有的拉伸方法、平移方法和本发明提出的精细视差调节方法进行对比。当三种方法对原始景深图像调节相同的距离后，通过分析三种方法所引起的综合形变大小对比这几种方法在深度感调节上的性能。

步骤5中将本发明方法与现有的方法集成到VLC播放器中，验证本发明方法的有效性的具体分析如下：

把三种方法实现并集成到VLC开源播放器^[15]上，便可以直接根据人眼的主观观看立体视频效果来判断方法的优劣性。因此，我们通过了解VLC播放器的框架，并用C++语言在VLC的开源代码中加入滤波模块来实现方法比较。

由于OPENCV库集成了比较高效的图像处理函数，本发明首先是采用OPENCV库函数的方法来实现方法，由于在VLC中本身就有一个函数image_Convert能提取左右眼图像并放大到原始宽高，因此，只需调用OPENCV中的一些缩放函数如warpaffine，按照本发明方法把左右眼图像分别处理后再用memcpy函数把右眼图像的偶数行像素赋值给左眼图像的偶数行像素便可以实现立体图像的生成，把生成的立体图像传送给显示模块连续播放就能播放出有3D效果的视频。如图5所示是基于OPENCV库的程序流程图。

图5所示的流程方法在实现上虽然较为简洁方便，但是也存在很多无用的操作。

左右眼图像都要经过OPENCV进行缩放平移操作，在提取左右眼图像后不需要先进行放大到原始宽高的操作。

OPENCV对图像的每行像素都进行了操作，但是最终有用的显示结果左右眼图像分别只占一半，因此，对另一半无用像素的操作浪费了运行时间。

OPENCV中缩放函数采用的双线性插值方法同时考虑了水平和垂直方向的缩放，但是本发明方法只需要在水平方向上进行操作。

针对图5流程存在的问题，本发明在程序实现的逻辑上作了修改，如图6所示。

经过图6的逻辑优化，可以较好地解决图5流程存在的三个问题，并且本发明还考虑到了程序语言本身的时耗优化，对程序运行过程中的乘法除法这类会运算较慢的语句都替换成加减法来减少时耗。

如表1所示是通过clock()函数，对优化前后的程序在对不同像素的图片作处理时的时耗，其中处理时间是在CPUI7上取10次试验的平均值。由表格可以看出，优化后的程序在时耗上有了显著的下降，由于视频播放时一秒二十多帧播放速度的关系，每帧画面的处理时间必须控制在50ms以下，因此，对程序作出优化是非常有必要的。

表1程序优化前后时耗对比

对于方法性能比较，如表2所示，若原始成像点B点的景深为6.17，用三种视差调节方法分别把B点的景深拉远相同的距离时，通过对比三种方法所产生的综合形变系数H判断三种方法引起的形变程度。

对比三种方法的实验数据结果可知，平移方法和拉伸方法在调节相同的景深后所引起的综合形变系数H非常接近，本发明方法在调节相同的景深后综合形变系数H得到明显降低，并且形变系数H的降低程度与另外两种方法相比超过50%，同时，本发明方法在把景深调远时由于不存在左右边缘信息视差调节后越出屏幕的现象，因此不会存在信息丢失的问题。本发明方法实现在VLC播放器后，通过人眼主观的实际观察可以明显感觉得到本发明方法在调节景深后，成像物体的形变感觉小，立体视觉效果好。

表2三种方法形变系数对比

目前3D深度感调节技术在播放器的实时应用主要是通过对左右眼图像在视差层面直接进行调节，但是这些调节方法所依据的模型本身就是存在形变因素的，因此针对该问题，本发明提出了一种精确的视差调节模型，但是由于这个模型复杂度的问题，本发明提出了一种在复杂度与形变问题上有恰当平衡的视差调节方法。本发明分析了拉伸方法和平移方法视差调节过程中产生形变的问题，基于精确视差调节模型提出本发明方法，通过建模分析与在VLC播放器上的集成应用验证了本发明方法的有效性。

引用文献如下：

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以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (1)

1.一种无形变立体图像视差快速调节方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤S01：确定一个想要调节的深度值，即深度变化值DA；

步骤S02：计算视差调节系数k=f(DA)；

步骤S03：根据人眼可察觉到景深变化的最小误差阈值S_DA=f(v,d)，计算视差调节系数k的取值范围(k ₁,k ₂),其中，v为人离屏幕的观看距离，d为立体图像离屏幕的距离；

步骤S04：将原始的图像按固定的拉伸系数k进行缩放，并将k的取值范围限制在(k ₁,k ₂)内保证形变不可觉察；

所述步骤S02中计算的方式是通过三角比例关系和几何关系获得视差调节系数：，其中AO为原始景深，DA为要调节的深度值；

所述k的取值范围限制在(k ₁,k ₂)，其中k ₁=0.71和k ₂=1.68；

所述步骤S04后还包括在VLC开源播放器上用C++语言在VLC的开源代码中加入滤波模块来实现方法比较。