JP7120740B2 - 適応的デプスガイドノンフォトリアリスティックレンダリング方法、対応するコンピュータプログラム製品、コンピュータ読取可能搬送媒体及びデバイス - Google Patents
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Description
・セグメント化画像を生成することであって、セグメント化画像は、複数のセグメンテーション基準の所定のセグメンテーション基準と共に生成された少なくとも1つのセグメント化領域を含み、少なくとも1つのセグメント化領域は、領域の組の少なくとも1つの領域に対応し、
・バイナリエッジ画像を生成することであって、バイナリエッジ画像は、複数のエッジ抽出基準の所定のエッジ抽出基準と共に生成された少なくとも1つのバイナリエッジ領域を含み、少なくとも1つのバイナリエッジ領域は、領域の組の少なくとも1つの領域に対応し、
・セグメント化画像とバイナリエッジ画像を組み合わせることによって、ノンフォトリアリスティックコンテンツをレンダリングすること。
・セグメント化画像を生成するモジュールであって、セグメント化画像は、複数のセグメンテーション基準の所定のセグメンテーション基準で生成された少なくとも1つのセグメント化領域を含み、少なくとも1つのセグメント化領域は、領域の組の少なくとも1つの領域に対応し、
・バイナリエッジ画像を生成するモジュールであって、バイナリエッジモジュールは、複数のエッジ抽出基準の所定のエッジ抽出基準で生成された少なくとも1つのバイナリエッジ領域を含み、少なくとも1つのバイナリエッジ領域は、領域の組の少なくとも1つの領域に対応し、
・セグメント化画像とバイナリエッジ画像を組み合わせることによって、ノンフォトリアリスティックコンテンツをレンダリングするモジュールと、
を含む。
・シーンのセグメント化画像を生成するための第1のステップ21であって、シーンのセグメント化画像はセグメント化領域の組の集合によって形成され、各セグメント化領域は、セグメント化領域の組の別の領域に適用されたものから異なることができるセグメンテーション基準でセグメント化され、
・シーンのバイナリエッジ画像を生成するための第2のステップ22であって、シーンのバイナリエッジ画像はバイナリエッジ領域の組の集合によって形成され、各バイナリエッジ領域は、バイナリエッジ領域の組の別の領域に適用されたものから異なることができるエッジ抽出基準で処理され、
・シーンを表現するノンフォトリアリスティックコンテンツをレンダリングする第3のステップ23であって、第1のステップ21で生成されたセグメント化画像と第2のステップ22で生成されたバイナリエッジ画像を組み合わせることによって行われる。
・セグメント化画像を生成するモジュールであって、セグメント化画像は、複数のセグメンテーション基準の所定のセグメンテーション基準で生成された少なくとも1つのセグメント化領域を含み、少なくとも1つのセグメント化領域は、領域の組の少なくとも1つの領域に対応し、
・バイナリエッジ画像を生成するモジュールであって、バイナリエッジモジュールは、複数のエッジ抽出基準の所定のエッジ抽出基準で生成された少なくとも1つのバイナリエッジ領域を含み、少なくとも1つのバイナリエッジ領域は、領域の組の少なくとも1つの領域に対応し、
・セグメント化画像とバイナリエッジ画像を組み合わせることによって、ノンフォトリアリスティックコンテンツをレンダリングするモジュールである。
(付記1)
同じシーンの少なくとも1つのイメージの組のノンフォトリアリスティックレンダリングの方法であって、デプス画像と関連する少なくとも1つの画像の前記組は、領域の組を含み、領域の前記組の各領域は、所定のデプスの領域に対応しており、
前記方法は、
セグメント化画像を生成することであって、前記セグメント化画像は、複数のセグメンテーション基準の所定のセグメンテーション基準で生成される少なくとも1つのセグメント化領域を含み、前記少なくとも1つのセグメント化領域は、領域の前記組の少なくとも1つの領域に対応し、
バイナリエッジ画像を生成することであって、前記バイナリエッジ画像は、複数のエッジ抽出基準の所定のエッジ抽出基準で生成された少なくとも1つのバイナリエッジ領域を含み、前記少なくとも1つのバイナリエッジ領域は、領域の前記組の前記少なくとも1つの領域に対応し、
前記セグメント化画像及び前記バイナリエッジ画像を組み合わせることによって少なくとも1つの画像の前記組をレンダリングすることと、を含む、方法。
(付記2)
セグメンテーション基準は、領域の前記組の前記少なくとも1つの領域から決定される、付記1に記載の方法。
(付記3)
所定のセグメント化領域は、領域の前記組の所定の領域に対応し、前記所定のセグメント化領域に適用される前記所定のセグメンテーション基準は、前記所定のセグメント化領域に対応する領域の前記組の前記所定の領域のデプスと第1のリファレンスデプスとの間の差の関数である、付記1に記載の方法。
(付記4)
エッジ抽出基準は、領域の前記組の前記少なくとも1つの領域から決定される、付記1に記載の方法。
(付記5)
所定のバイナリエッジ領域は、領域の前記組の所定の領域に対応し、前記所定のバイナリエッジ領域に適用される前記所定のエッジ抽出基準は、前記バイナリエッジ領域に対応する領域の前記組の前記所定の領域のデプスと第2のリファレンスデプスとの間の差の関数である、付記1に記載の方法。
(付記6)
セグメント化領域は、階層化画像表現から決定され、前記階層化画像表現は、同じシーンの少なくとも1つの画像の前記組から抽出されたオールインフォーカス画像(AIF)の階層化セグメンテーションを通して取得される、付記1に記載の方法。
(付記7)
バイナリエッジ領域は、重み付けエッジ表現から決定され、前記重み付けエッジ表現は、同じシーンの少なくとも1つの画像の前記組から抽出されたオールインフォーカス画像(AIF)のエッジ抽出を通して取得される、付記1に記載の方法。
(付記8)
セグメント化領域のデプスと前記第1のリファレンスデプスとの間の前記差が減少するにつれて、セグメンテーション基準の粒度レベルが増加する、付記3に記載の方法。
(付記9)
バイナリエッジ領域のデプスと前記第2のリファレンスデプスとの間の前記差が減少するにつれて、エッジ抽出基準の粒度レベルが増加する、付記5に記載の方法。
(付記10)
前記第1のリファレンスデプスが、注視トラッキング分析から自動的に取得される付記3に記載の方法。
(付記11)
前記第2のリファレンスデプスが、注視トラッキング分析から自動的に取得される、付記5に記載の方法。
(付記12)
同じシーンの少なくとも1つの画像の前記組が、ライトフィールドデータ取得デバイスによって供給されるライトフィールドコンテンツから得られる、付記1に記載の方法。
(付記13)
同じシーンの少なくとも1つの画像の組のノンフォトリアリスティックレンダリングのためのデバイスであって、前記少なくとも1つの画像の組は、領域の組を含むデプス画像に関連し、領域の前記組の各領域は、所定のデプスの領域に対応し、
前記デバイスは、
セグメント化画像を生成するモジュールであって、前記セグメント化画像は、複数のセグメンテーション基準の所定のセグメンテーション基準で生成された少なくとも1つのセグメント化領域を含み、前記少なくとも1つのセグメント化領域は、領域の前記組の少なくとも1つの領域に対応し、
バイナリエッジ画像を生成するモジュールであって、前記バイナリエッジ画像は、複数のエッジ抽出基準の所定のエッジ抽出基準で生成された少なくとも1つのバイナリエッジ領域を含み、前記少なくとも1つのバイナリエッジ領域は、領域の前記組の少なくとも1つの領域に対応し、
前記セグメント化画像と前記バイナリエッジ画像を組み合わせることによって、少なくとも1つの画像の前記組をレンダリングするモジュールと、を含む、デバイス。
(付記14)
コンピュータによって読み取り可能であり、プロセッサによって実行可能な、通信ネットワークからダウンロード可能な又は媒体に記録されたコンピュータプログラム製品であって、付記1乃至12のいずれか1項に従う方法を実行するプログラムコード命令を含む、コンピュータプログラム製品。
Claims (13)
- 同じシーンの少なくとも1つの画像の組のノンフォトリアリスティックレンダリングの方法であって、前記方法は、
リファレンスデプスを取得することと、
少なくとも1つの画像の前記組のオールインフォーカス(AIF)画像から、第1の画像を取得することであって、前記第1の画像は、異なる基準で生成される異なるデプスの領域の組を含み、異なる基準は、領域生成の異なる粒度レベルに対応し、領域の前記組の領域は、前記領域の第1デプスと前記リファレンスデプスとの間の焦点ぼけの程度に依存する基準で前記AIF画像から生成されることと、
前記第1の画像を少なくとも1つの画像の前記組からのエッジ画像と組み合わせることによって少なくとも1つの画像の前記組をノンフォトリアリスティックレンダリングすることと、
を含む、方法。 - 領域の前記組は、前記AIF画像の階層化セグメンテーションから取得される、請求項1に記載の方法。
- 領域の前記組は、前記基準に従って前記AIF画像の重み付けエッジ表現にしきい値を付すことによって取得される、請求項1に記載の方法。
- 前記エッジ画像は、前記AIF画像のエッジ抽出から取得され、前記エッジ画像は、異なるエッジ抽出基準で生成される異なるデプスのエッジ領域の組を含み、異なるエッジ抽出基準は、エッジ抽出の異なる粒度レベルに対応し、エッジ領域の前記組のエッジ領域は、前記エッジ領域の第2デプスと前記リファレンスデプスとの間の前記焦点ぼけの程度に依存するエッジ抽出基準で前記AIF画像から生成される、請求項2に記載の方法。
- エッジ領域の前記組は、前記エッジ抽出基準に従って前記AIF画像の重み付けエッジ表現にしきい値を付すことによって取得される、請求項4に記載の方法。
- 前記第1の画像を前記エッジ画像と組み合わせることは、前記エッジ画像のエッジを前記第1の画像上に重ね合わせて表示することを含む、請求項4に記載の方法。
- 前記基準は、前記領域のデプスと前記リファレンスデプスとの間の差の関数である、請求項1に記載の方法。
- 前記領域の前記デプスと前記リファレンスデプスとの間の前記差が減少するにつれて、前記領域生成の粒度レベルが増加する、請求項7に記載の方法。
- 前記リファレンスデプスが、注視トラッキング分析から自動的に取得される請求項1に記載の方法。
- 前記リファレンスデプスが、ユーザインタフェースを通してユーザ選択を受け取ることによって取得される、請求項1に記載の方法。
- 同じシーンの少なくとも1つの画像の前記組が、ライトフィールドデータ取得デバイスによって供給されるライトフィールドコンテンツから得られる、請求項1に記載の方法。
- 同じシーンの少なくとも1つの画像の組のノンフォトリアリスティックレンダリングのためのデバイスであって、前記デバイスはプロセッサを含み、前記プロセッサは、
リファレンスデプスを取得することと、
少なくとも1つの画像の前記組のオールインフォーカス(AIF)画像から、第1の画像を取得することであって、前記第1の画像は、異なる基準で生成された異なるデプスの領域の組を含み、異なる基準は、領域生成の異なる粒度レベルに対応し、領域の前記組の領域は、前記領域のデプスと前記リファレンスデプスとの間の焦点ぼけの程度に依存する基準で前記AIF画像から生成されることと、
前記第1の画像を少なくとも1つの画像の前記組からのエッジ画像と組み合わせることによって、少なくとも1つの画像の前記組をノンフォトリアリスティックレンダリングすることと、
を行うように構成される、デバイス。 - コンピュータプログラムであって、請求項1乃至11のいずれか1項に従う方法を実行するプログラムコード命令を含む、コンピュータプログラム。
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