JP2011525657A - 動き補償を用いた画像の奥行き抽出のためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
ここで、d(.)は視差場であり、d(x,y)は座標(x,y)をもつ左眼画像中の点の視差値を与え、Cは全体的なコスト関数であり、Cpはピクセル・マッチング・コスト関数であり、Csはなめらかさコスト関数である。なめらかさコスト関数は、視差マップのなめらかさを強制するために使われる関数である。最適化プロセスの間に、上記のコスト関数はすべての視差場に関して最小化される。局所的な最適化のためには、なめらかさの項Csは落とされる。よって、なめらかさは該最適化プロセスの間は考慮に入れられない。Cpは、種々の形の中でも、ピクセル強度の平均平方差
Cp(d(.))=Σx,y[I(x,y)−I′(x−d(x,y),y)]2 (2)
としてモデル化できる。
Cs(d(.))=Σx,y[d(x,y)−d(x+1,y)]2+[d(x,y)−d(x,y+1)]2 (3)
としてモデル化できる。
ステップ610では、現在フレームについてコスト関数が、二つの入力画像、すなわちi番目の左画像612およびi番目の右画像614から計算される。ステップ616で、コスト関数を最小化して最終的な奥行きマップ結果を得る。ステップ618では、(式4に示されるように)計算を高速化するよう予測奥行きマップ(ステップ608で決定された)を使って最小化プロセス(最小化ブロック616)を初期化する。
C(d(.))=Cp(d(.))+λCs(d(.))+μCt(d(.)) (5)
となる。ここで、μは全体的なコスト関数において時間的な予測コスト関数に重み付けする重み付け因子である。μは経験的に決定できる。
d+ M(.)=Warp(di-1(.),U(.),V(.)) (6)
と表すことができる。ここで、Warp(.)は、ステップ607で(i−1)番目の奥行きマップに適用される動きベクトル場を使って前の奥行きマップを歪める(または変形する)歪めアルゴリズムまたは機能である。奥行きマップを歪める仕方は、予測の方向に依存する。これについて後述する。
ここで、d+ Mは動き補償された予測奥行きマップである。
d+ M(.)=Warpf(di-1(.),U(.),V(.)) (8)
として設定される。ここで、Warpf(.)は前方歪め演算子である。画像Iの前方歪めは、(図8の(b)に示されるように)、Iの画像平面上の各(x,y)について、次式
I(x,y)=Iw(x+U(x,y),y+V(x,y)) (9)
で定義される。すなわち、前方歪めのもとでは、画像I中のピクセルは動きベクトル場U(.)およびV(.)を使ってIwに移される。ここでは基準画像はIである。
d+ M(.)=Warpb(di+1(.),U(.),V(.)) (10)
として設定される。ここで、Warpb(.)は後方歪め演算子である。後方歪めを使うことによって、歪められた画像は、(図8の(c)に示されるように)、Iwの画像平面上の各(x,y)について、次式
Iw(x,y)=I (x−U(x,y),y−V(x,y)) (11)
で定義される。すなわち、後方歪めのもとでは、画像I中のピクセルは動き場U(.)およびV(.)を使ってIwに移し戻される。ここでは基準画像はIwである。前方歪めと後方歪めの間に差がある理由は、動きベクトル場U(.)およびV(.)は常に前向きだということである。すなわち、動きベクトル(U(x,y),V(x,y))は常に(i−1)番目の画像から出発してi番目の画像で終わるのである(図8の(a)に示されるように)。
Claims (25)
- 少なくとも二つの画像をステレオマッチングする方法であって:
シーンからの第一の画像および第二の画像のシーケンスを取得する段階であって、前記シーケンスは前記第一および第二の画像の複数の相続くフレームを含む、段階と;
少なくとも一つのフレームについて、前記第一の画像中の少なくとも一つの点の前記第二の画像中の少なくとも一つの対応する点との視差を推定する段階と;
前記少なくとも一つのフレームから少なくとも一つの次の後続フレームにかけての前記第一の画像中の前記少なくとも一つの点の動きを推定する段階と;
前記シーケンスの第一の方向の少なくとも一つの前のフレームの推定された視差に基づいて、前記少なくとも一つの次の後続フレームの視差を推定する段階であって、前記少なくとも一つの次の後続フレームの推定視差は前記推定された動きを用いて補償される、段階と;
前記シーケンスの第二の方向の少なくとも一つの前のフレームの推定された視差に基づいて、前記複数の相続くフレームのそれぞれの推定された視差を最小化する段階とを含む、
方法。 - 前記第一の画像は左眼視画像を含み、前記第二の画像は立体視対の右眼視画像を含む、請求項1記載の方法。
- 前記少なくとも一つの次の後続フレームの視差を推定する段階が、時間的コスト関数を計算する段階を含む、請求項2記載の方法。
- 請求項3記載の方法であって、前記時間的コスト関数を計算する段階がさらに:
前記少なくとも一つの前のフレームの推定された視差から現在フレームについての視差を予測する段階と;
前記現在フレームの第一の画像および第二の画像から前記現在フレームの視差を推定する段階と;
前記現在フレームの推定された視差を最小化する段階とを含み、前記最小化する段階は前記現在フレームについての予測された視差を用いて初期化される、
方法。 - 請求項4記載の方法であって、前記現在フレームについての視差を予測する段階がさらに:
前記少なくとも一つの前のフレームから前記現在フレームへの動き場を推定する段階と;
推定された動き場を用いて前記少なくとも一つの前のフレームの推定された視差を歪める段階とを含む、
方法。 - 請求項5記載の方法であって、前記シーケンスの第二の方向の推定された視差を最小化する段階がさらに:
推定された動き場を用いて少なくとも一つの前のフレームへ前記現在フレームの推定された視差を歪める段階を含む、
方法。 - 請求項1記載の方法であって、信頼伝搬機能を使って前記少なくとも一つのフレームについての推定された視差を最小化する段階をさらに含み、前記信頼伝搬機能は、低コストの最適化機能によって決定された前記少なくとも一つのフレームの推定された視差を用いて初期化される、方法。
- 請求項7記載の方法であって、信頼伝搬機能を使って前記少なくとも一つの後続フレームの推定された視差を最小化する段階をさらに含み、前記信頼伝搬機能は、前記少なくとも一つの前のフレームの動き補償された推定された視差を用いて初期化される、方法。
- 請求項3記載の方法であって、前記視差を推定する段階がピクセル・マッチング・コスト関数を計算する段階を含む、方法。
- 請求項3記載の方法であって、前記視差を推定する段階がなめらかさコスト関数を計算する段階を含む、方法。
- 少なくとも二つの画像をステレオマッチングするシステムであって:
シーンからの第一の画像および第二の画像を取得する手段であって、前記シーケンスは前記第一および第二の画像の複数の相続くフレームを含む、手段と;
少なくとも一つのフレームから少なくとも一つの後続フレームにかけての前記第一の画像中の少なくとも一つの点の動きを推定する動き補償器と;
少なくとも一つのフレームについて、前記第一の画像中の前記少なくとも一つの点の前記第二の画像中の少なくとも一つの対応する点との視差を推定し、前記シーケンスの第一の方向の少なくとも一つの前のフレームの推定された視差に基づいて、前記少なくとも一つの次の後続フレームの視差を推定し、ここで、前記少なくとも一つの次の後続フレームの推定された視差は前記推定された動きを用いて補償され、前記シーケンスの第二の方向の少なくとも一つの前のフレームの推定された視差に基づいて、前記複数の相続くフレームのそれぞれの推定された視差を最小化するよう構成された視差推定器とを有する、
システム。 - 前記第一の画像は左眼視画像を含み、前記第二の画像は立体視対の右眼視画像を含む、請求項11記載のシステム。
- 前記視差推定器が、時間的コスト関数を含む、請求項11記載のシステム。
- 請求項17記載のシステムであって、前記視差推定器がさらに、前記少なくとも一つの前のフレームの推定された視差から現在フレームについての視差を予測し、前記現在フレームの第一の画像および第二の画像から前記現在フレームの視差を推定し、前記現在フレームの推定された視差を最小化するよう構成されており、前記最小化する段階は前記現在フレームについての予測された視差を用いて初期化される、システム。
- 請求項14記載のシステムであって、前記動き補償器がさらに、前記少なくとも一つの前のフレームから前記現在フレームへの動き場を推定するよう構成されており、前記視差推定器がさらに、推定された動き場を用いて前記少なくとも一つの前のフレームの推定された視差を歪めるよう構成されている、システム。
- 請求項15記載のシステムであって、前記視差推定器がさらに、前記シーケンスの第二の方向の推定された視差を最小化するのを、推定された動き場を用いて少なくとも一つの前のフレームへ前記現在フレームの推定された視差を歪める段階を含む、システム。
- 請求項11記載のシステムであって、前記視差推定器がさらに、信頼伝搬機能を使って前記少なくとも一つのフレームについての推定された視差を最小化するよう構成されており、前記信頼伝搬機能は、低コストの最適化機能によって決定された前記少なくとも一つのフレームの推定された視差を用いて初期化される、システム。
- 請求項17記載のシステムであって、前記視差推定器がさらに、信頼伝搬機能を使って前記少なくとも一つの後続フレームの推定された視差を最小化するよう構成されており、前記信頼伝搬機能は、前記少なくとも一つの前のフレームの動き補償された推定された視差を用いて初期化される、システム。
- 請求項13記載のシステムであって、前記視差推定器がピクセル・マッチング・コスト関数を含む、システム。
- 請求項13記載のシステムであって、前記視差推定器がなめらかさコスト関数を含む、システム。
- 少なくとも二つの画像をステレオマッチングするための方法ステップを実行するために機械によって実行可能な命令のプログラムを有形的に具現する、機械によって読み取り可能なプログラム記憶デバイスが提供であって、前記方法は:
シーンからの第一の画像および第二の画像のシーケンスを取得する段階であって、前記シーケンスは前記第一および第二の画像の複数の相続くフレームを含む、段階と;
少なくとも一つのフレームについて、前記第一の画像中の少なくとも一つの点の前記第二の画像中の少なくとも一つの対応する点との視差を推定する段階と;
前記少なくとも一つのフレームから少なくとも一つの次の後続フレームにかけての前記第一の画像中の前記少なくとも一つの点の動きを推定する段階と;
前記シーケンスの第一の方向の少なくとも一つの前のフレームの推定された視差に基づいて、前記少なくとも一つの次の後続フレームの視差を推定する段階であって、前記少なくとも一つの次の後続フレームの推定視差は前記推定された動きを用いて補償される、段階と;
前記シーケンスの第二の方向の少なくとも一つの前のフレームの推定された視差に基づいて、前記複数の相続くフレームのそれぞれの推定された視差を最小化する段階とを含む、
プログラム記憶デバイス。 - 前記少なくとも一つの次の後続フレームの視差を推定する段階が、時間的コスト関数を計算する段階を含む、請求項21記載のプログラム記憶デバイス。
- 請求項22記載のプログラム記憶デバイスであって、前記時間的コスト関数を計算する段階がさらに:
前記少なくとも一つの前のフレームの推定された視差から現在フレームについての視差を予測する段階と;
前記現在フレームの第一の画像および第二の画像から前記現在フレームの視差を推定する段階と;
前記現在フレームの推定された視差を最小化する段階とを含み、前記最小化する段階は前記現在フレームについての予測された視差を用いて初期化される、
プログラム記憶デバイス。 - 請求項23記載のプログラム記憶デバイスであって、前記現在フレームについての視差を予測する段階がさらに:
前記少なくとも一つの前のフレームから前記現在フレームへの動き場を推定する段階と;
推定された動き場を用いて前記少なくとも一つの前のフレームの推定された視差を歪める段階とを含む、
プログラム記憶デバイス。 - 請求項24記載のプログラム記憶デバイスであって、前記シーケンスの第二の方向の推定された視差を最小化する段階がさらに:
推定された動き場を用いて少なくとも一つの前のフレームへの前記現在フレームの推定された視差を歪める段階を含む、
プログラム記憶デバイス。
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