JP2011511532A - 2d画像データを立体画像データに変換する方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
Ri(x,y)=Li(x+Dr(x,y),y) (1)
ディスパリティ場Drは、右目画像内の対応する画素を得るために、左目画像Li内の画素に適用されるシフトの量を指定するベクトル・データを含む。ベクトル・データは、2つの立体画像の間の視点の変化と、各カメラから撮影対象シーンの各対象物までの距離とに関係している。ディスパリティ場は水平成分のみを有するので、ディスパリティ場(またはディスパリティ・マップ)は、Li中の各画素の位置(x,y)に適用されると右視点ステレオ画像Ri中の対応する画素の位置(x+d,y)を生じる、左視点ステレオ画像(リファレンス)中の各画素の変位値dを含むことに留意されたい。この点で、ディスパリティ・マップは変位値の行列とみなすことができ、この行列は、各ステレオ画像中の画素数と同じ大きさを有するので、ステレオ画像の一方に含まれる各画素ごとに1つの1次元変位値を含む。
(i)全体としてのコスト関数は、C=logp(d(.))、
(ii)画素マッチング・コスト関数は、
(iii)平滑化コスト関数は、
Claims (18)
- 2次元画像シーケンスを3次元画像に変換する方法であって、
2D画像のモノスコピック・シーケンス中の、現在のリファレンス画像と隣接する画像とを含む連続する画像間のカメラ・モーション・パラメータを決定するステップ(201)と、
前記カメラ・モーション・パラメータを用いて、ターゲット画像の水平ディスパリティ・マップを決定するステップ(202)と、
前記ディスパリティ・マップの各ディスパリティ・ベクトルのディスパリティ確率値を決定するステップ(203,204)と、
ターゲット画像と現在のリファレンス画像とが立体画像対を構成するように、前記ディスパリティ確率値を用いて、前記現在のリファレンス画像中の画素値の重み付け平均としてターゲット画像を決定するステップ(205)と、
を含む前記方法。 - 水平ディスパリティ・マップを決定する前記ステップが、前記水平ディスパリティ・マップの下で前記現在のリファレンス画像中の画素と前記隣接する画像中の画素とをマッチングするコストを決定する画素マッチング・コスト関数成分と、平滑な水平ディスパリティ・マップを得るために前記水平ディスパリティ・マップ中の近接する画素位置のディスパリティ値の類似性を考慮する平滑化コスト関数成分とを含むコスト関数を構築するステップ(202)を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ディスパリティ・マップの前記ディスパリティ・ベクトルのディスパリティ確率値を決定する前記ステップが、
各画素のディスパリティ・ベクトルの値が、複数の離散値のうちの1つであることができる乱数値であるとみなされる、前記水平ディスパリティ・マップの確率モデルを決定するステップ(203)と、
確率的推論アルゴリズムを使用して、前記ディスパリティ・マップ中の各ディスパリティ・ベクトルについて最も確率の高いディスパリティ値を決定するステップ(204)と、
前記最も確率の高いディスパリティ値に関連する確率値を、所与の画素の重み値として適用するステップ(204)とを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記水平ディスパリティ・マップの確率モデルを決定する前記ステップが、
前記水平ディスパリティ・マップの下で前記現在のリファレンス画像中の画素を前記隣接する画像中の画素とマッチングするコストを決定する画素マッチング・コスト関数成分と、平滑な水平ディスパリティ・マップを得るために前記水平ディスパリティ・マップ中の近接する画素位置のディスパリティ値の類似性を考慮する平滑化コスト関数成分とを含むコスト関数を構築するステップ(202)と、
前記コスト関数を対応するエネルギー関数に変換するステップ(203)とを含む、請求項3に記載の方法。 - 前記確率モデルはマルコフ確率場モデルである、請求項3に記載の方法。
- 前記マルコフ確率場が第1及び第2のエネルギー関数によって規定され、前記第1のエネルギー関数はマッチング・コスト関数に対応し、前記第2のエネルギー関数は平滑化コスト関数に対応する、請求項5に記載の方法。
- 前記確率的推論アルゴリズムは確率伝搬アルゴリズムである、請求項3に記載の方法。
- 前記カメラ・モーション・パラメータを用いて前記現在のリファレンス画像と前記隣接する画像との間の垂直カメラ・モーションの量を決定するステップ(301)と、
前記垂直モーションの量が所定のしきい値未満である場合に、前記現在のリファレンス画像からターゲット画像を計算するために平面変換を実行するステップ(304)と、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記カメラ・モーション・パラメータを用いてターゲット画像の水平ディスパリティ・マップを決定する前記ステップの前に、前記現在のリファレンス画像および前記隣接する画像を修正するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 2次元画像シーケンスを3次元画像に変換するシステム(100)であって、
2D画像の第1のモノスコピック・シーケンス中の、現在のリファレンス画像および隣接する画像を含む連続する画像を記憶する画像データ・バッファ(111)と、
画像データ処理システム(110)と、
を有し、前記画像データ処理システムは、
前記画像データ・バッファに記憶された前記連続する画像間のカメラ・モーション・パラメータを決定するカメラ・モーション推定モジュール(112)と、
前記カメラ・モーション・パラメータを用いてターゲット画像の水平ディスパリティ・マップを決定し、かつ前記ディスパリティ・マップの各ディスパリティ・ベクトルのディスパリティ確率値を決定するディスパリティ・マップ推定モジュール(115)と、
ターゲット画像と現在のリファレンス画像とが立体画像対を構成するように、前記ディスパリティ確率値を用いて、前記現在のリファレンス画像中の画素値の重み付け平均としてターゲット画像を決定する画像レンダリング・モジュール(116)と、
を有する前記システム。 - 前記画像データ処理システム(110)が、前記水平ディスパリティ・マップを決定するために前記ディスパリティ・マップ推定モジュールによって使用されるコスト関数を構築するコスト関数生成モジュール(113)を備えており、前記コスト関数は、前記水平ディスパリティ・マップの下で前記現在のリファレンス画像中の画素と前記隣接する画像中の画素とをマッチングするコストを決定する画素マッチング・コスト関数成分と、平滑な水平ディスパリティ・マップを得るために前記水平ディスパリティ・マップ中の近接する画素位置のディスパリティ値の類似性を考慮する平滑化コスト関数成分とを含む、請求項10に記載のシステム。
- 前記画像データ処理システムが、各画素のディスパリティ・ベクトルの値が、複数の離散値のうちの1つであることができる乱数値であるとみなされる、前記水平ディスパリティ・マップの確率モデルを決定する確率関数生成モジュール(113)を備え、
前記ディスパリティ・マップ推定モジュール(115)は、確率的推論アルゴリズムを使用して、前記ディスパリティ・マップ中の各ディスパリティ・ベクトルについて最も確率の高いディスパリティ値を決定し、前記最も確率の高いディスパリティ値に関連する確率値を、所与の画素の重み値として適用する、請求項10に記載のシステム。 - 前記確率モデルはマルコフ確率場モデルである、請求項12に記載のシステム。
- 前記マルコフ確率場が第1及び第2のエネルギー関数によって規定され、前記第1のエネルギー関数がマッチング・コスト関数に対応し、前記第2のエネルギー関数が平滑化コスト関数に対応する、請求項13に記載のシステム。
- 前記確率的推論アルゴリズムは確率伝搬アルゴリズムである、請求項13に記載のシステム。
- 前記画像データ処理システムが、
前記水平ディスパリティ・マップの下で前記現在のリファレンス画像中の画素を前記隣接する画像中の画素とマッチングするコストを決定する画素マッチング・コスト関数成分と、平滑な水平ディスパリティ・マップを得るために前記水平ディスパリティ・マップ中の近接する画素位置のディスパリティ値の類似性を考慮する平滑化コスト関数成分とを含むコスト関数を構築するコスト関数生成モジュール(113)と、
各画素のディスパリティ・ベクトルの値が、複数の離散値のうちの1つであることができる乱数値であるとみなされる、前記水平ディスパリティ・マップの確率関数モデルを構築する確率関数生成モジュール(113)とを備え、
前記確率関数モデルは、前記コスト関数の前記コスト関数成分を、前記確率モデルに関連付けられた対応するエネルギー関数に変換することによって構築される、請求項10に記載のシステム。 - 前記カメラ・モーション推定モジュール(112)は、前記カメラ・モーション・パラメータを用いて前記現在のリファレンス画像と前記隣接する画像との間の垂直カメラ・モーションの量を決定し、前記システムは、前記カメラ・モーション推定モジュールが前記垂直モーションの量が所定のしきい値未満であると判定した場合に、平面変換関数を計算し、該平面変換関数を用いて前記現在のリファレンス画像からターゲット画像を計算する平面変換生成モジュール(114)をさらに有する、請求項10に記載のシステム。
- 前記現在のリファレンス画像および前記隣接する画像がカノニカルなステレオ画像対となるように、前記現在のリファレンス画像および前記隣接する画像を修正および調整する画像修正および調整モジュール(112)をさらに備える、請求項10に記載のシステム。
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