WO2017008338A1 - 一种三维图像处理方法及装置 - Google Patents

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blurring
blurred
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范德勇
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深圳市华星光电技术有限公司
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/30—Image reproducers

Definitions

  • the present invention relates to the field of image processing technologies, and in particular, to a three-dimensional image processing method and apparatus.
  • the 3D image is divided into a left eye image and a right eye image, and the left and right eye images cause binocular parallax at different positions on the 3D display, so that the observer can see the 3D virtual object protruding or recessed into the screen.
  • the 3D image includes the background and left and right eye objects.
  • the 3D virtual object seen by the human eye is getting closer and closer to the observer; while the degree of blurring of the background remains unchanged. Therefore, the disadvantage of this method is that after the parallax becomes larger, the degree of blurring of the background is not large enough, which may affect the viewing comfort of the viewer.
  • Left-eye object An object that only the left eye can see; a right-eye object: an object that only the right eye can see; Background: Both left and right eyes see. Therefore, it will affect the viewer's viewing comfort.
  • An object of the present invention is to provide a three-dimensional image processing method and apparatus, which can adjust the degree of blur of the background with the change of the parallax size of the left and right eye objects, so that the viewing effect is closer to the image seen by the actual human retina.
  • the three-dimensional sense will be stronger, which will enhance the viewer's viewing comfort.
  • a three-dimensional image processing method wherein the three-dimensional image processing method comprises:
  • the blurred background image, the right-left left eye image, and the left-shifted right eye image are combined into a three-dimensional image.
  • the step of blurring the background image comprises:
  • the background image is blurred using a Gaussian algorithm.
  • the step of blurring the background image by using a Gaussian algorithm comprises:
  • the center point of the pixel in the range of the blur radius is used as an origin, and the weight is allocated according to the Gaussian distribution;
  • a three-dimensional image processing method comprising:
  • the blurred background image, the right-left left eye image, and the left-shifted right eye image are combined into a three-dimensional image.
  • the step of blurring the background image comprises:
  • the background image is blurred using a Gaussian algorithm.
  • the step of blurring the background image according to the distance includes:
  • the step of blurring the background image according to the distance includes:
  • the step of blurring the background image by using a Gaussian algorithm comprises:
  • the center point of the pixel in the range of the blur radius is used as an origin, and the weight is allocated according to the Gaussian distribution;
  • a three-dimensional image processing apparatus comprising:
  • a dividing module configured to receive a three-dimensional image, and divide the three-dimensional image into a left eye image, a right eye image, and a background image;
  • a moving module configured to move the left eye image to the right and move the right eye image to the left;
  • a calculation module configured to calculate a distance between the left-eye image after the right shift and the right-eye image after the left shift
  • a blur module configured to blur the background image according to the distance
  • a synthesizing module configured to synthesize the blurred background image, the right-left left eye image, and the left-shifted right eye image into a three-dimensional image.
  • the blurring module is specifically configured to blur the background image by using a Gaussian algorithm.
  • the blur module in particular, the greater the distance, the greater the degree of blurring of the background image.
  • the blurring module is specifically used for the smaller the distance, and the blurring degree of blurring the background image is smaller.
  • the blur module includes:
  • a weighting module configured to use a center point of the pixel within the fuzzy radius as an origin, and assign a weight according to a Gaussian distribution
  • a calculation module configured to calculate a weighted average according to the blur radius and the assigned weight, wherein the weighted average is a pixel blurred value
  • the processing module is configured to calculate a blurred value of the pixel used in the background image to obtain a Gaussian blurred background image.
  • the present invention shifts the left eye image to the left by moving the left eye image to the right; calculating the distance between the left eye image after the right shift and the right eye image after the left shift; blurring the background according to the distance Image; the invention can adjust the blur degree of the background with the change of the parallax size of the left and right eye objects, so that the viewing effect is closer to the image seen by the actual human retina, and the stereoscopic effect is stronger, thereby enhancing the viewer's viewing. Comfort.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of an implementation process of a three-dimensional image processing method according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a normal curve according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram of a three-dimensional image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the right eye image is shifted to the left by moving the left eye image to the right; the distance between the left eye image after the right shift and the right eye image after the left shift is calculated; according to the distance, the background is blurred.
  • Image the invention can adjust the blur degree of the background with the change of the parallax size of the left and right eye objects, so that the viewing effect is closer to the image seen by the actual human retina, and the stereoscopic effect is stronger, thereby enhancing the viewer's viewing. Comfort.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of an implementation process of a three-dimensional image processing method according to an embodiment of the present invention; the method includes the following steps:
  • step S101 a three-dimensional image is received, and the three-dimensional image is divided into a left-eye image, a right-eye image, and a background image;
  • step S102 the left eye image is shifted to the right, and the right eye image is shifted to the left;
  • step S103 calculating a distance between the right-left left eye image and the left-shifted right eye image
  • step S104 blurring the background image according to the distance
  • the step of blurring the background image according to the distance includes:
  • step S105 the blurred background image, the right-left left eye image, and the left-shifted right eye image are combined into a three-dimensional image.
  • the background image is blurred by using a Gaussian algorithm, and the specific implementation is as follows:
  • the center point of the pixel in the fuzzy radius is used as the origin, and the weight is assigned according to the Gaussian distribution. For example, the larger the weight assigned to the pixel far from the origin, the more serious the blur is);
  • the value of the blurred pixel used in the background image is calculated to obtain a Gaussian blurred background image.
  • the so-called “fuzzy” can be understood as taking the average value of the peripheral pixels for each pixel.
  • "Intermediate point” takes the average of "around points”. In numerical terms, this is a kind of “smoothing". On the graph, it is equivalent to producing a “fuzzy” effect, and the “intermediate point” loses detail.
  • the range of values is the largest, and the “blur effect” is stronger. The larger the blur radius, the more blurred the image. From a numerical point of view, the smoother the value.
  • the average value of the peripheral pixels is taken at each point. In this embodiment, the weighted average is more reasonable.
  • the normal distribution is a bell-shaped curve. The closer to the center, the larger the value, the farther away from the center, the smaller the value.
  • the density function of a normal distribution is called a Gaussian function (Gaussian) Function). Calculate the weight matrix, and with the weight matrix, you can calculate the value of Gaussian blur.
  • Multiply each point by its own weight value Add each value to the value of the Gaussian blur of the center point. Repeating this process for all points yields a Gaussian blurred image. If the original image is a color image, you can The three channels of RGB do Gaussian blur respectively.
  • FIG. 1 A schematic structural diagram of a three-dimensional image processing apparatus provided by an embodiment of the present invention. For the convenience of description, only parts related to the embodiment of the present invention are shown.
  • the three-dimensional image processing apparatus includes a dividing module 101, a moving module 102, a calculating module 103, a blurring module 104, and a synthesizing module 105.
  • the three-dimensional image processing device may be a software unit, a hardware unit, or a combination of software and hardware built in the image processing device. However, it can be understood that the image processing device can be an electronic product such as a computer.
  • a dividing module 101 configured to receive a three-dimensional image, and divide the three-dimensional image into a left-eye image, a right-eye image, and a background image;
  • a moving module 102 configured to move the left eye image to the right and move the right eye image to the left;
  • a calculation module 103 configured to calculate a distance between the left-eye image after the right shift and the right-eye image after the left shift
  • a blur module 104 configured to blur the background image according to the distance
  • the blur module 104 is specifically configured to blur the background image by using a Gaussian algorithm.
  • the synthesizing module 105 is configured to synthesize the blurred background image, the right-left left eye image, and the left-shifted right eye image into a three-dimensional image.
  • the blurring module 104 is specifically configured to use the greater the distance, the greater the degree of blurring of the background image is blurred; the smaller the distance, the more blurred the blurring of the background image is. small.
  • the fuzzy module includes: a determining module, a weight assigning module, a calculating module, and a processing module.
  • a weighting module configured to use a center point of the pixel within the fuzzy radius as an origin, and assign a weight according to a Gaussian distribution
  • a calculation module configured to calculate a weighted average according to the blur radius and the assigned weight, wherein the weighted average is a pixel blurred value
  • the processing module is configured to calculate a blurred value of the pixel used in the background image to obtain a Gaussian blurred background image.
  • the three-dimensional image processing and device moves the left-eye image to the left by moving the left-eye image to the right, and calculates the left-eye image after the right shift and the right-eye image after the left shift.
  • the distance between the two is blurred; according to the distance, the background image is blurred; the blurring degree of the background can be adjusted according to the change of the parallax size of the left and right eye objects, so that the viewing effect is closer to the image seen by the actual human retina, and the stereoscopic image is obtained.
  • the sense is stronger, which enhances the viewer's viewing comfort.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

一种三维图像处理方法：将三维图像划分为左眼图像、右眼图像以及背景图像；将左眼图像右移，将右眼图像左移；计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；根据所述距离，模糊所述背景图像；将模糊后的背景图像、右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像合成三维图像。该方法提高了观看者的观赏舒适度。

Description

一种三维图像处理方法及装置 技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种三维图像处理方法及装置。
 背景技术
3D影像分为左眼影像和右眼影像，左右眼影像在3D显示器上不同位置引起双目视差，使得观察者可以看到凸出或凹进屏幕的3D虚拟物体。
3D影像包括背景和左、右眼物体。随着左、右眼物体视差变大，人眼看到的3D虚拟物体越来越靠近观察者；而背景的模糊程度却保持不变。因此这种方式的缺点是：视差变大后，因背景的模糊程度不够大，会影响观看者的观赏舒适度。左眼物体：仅左眼能看到的物体；右眼物体：仅右眼能看到的物体；背景：左右眼都看到。因此，会影响观看者的观赏舒适度。
故，有必要提出一种新的技术方案，以解决上述技术问题。
 技术问题
本发明的目的在于提供一种三维图像处理方法及装置，其能将背景的模糊程度随着左、右眼物体视差大小的变化而调整，使得观看效果更接近实际人眼视网膜看到的影像，立体感会更强，从而提高观看者的观赏舒适度。
 技术解决方案
一种三维图像处理方法，其中所述三维图像处理方法包括：
接收三维图像，并将所述三维图像划分为左眼图像、右眼图像以及背景图像；
将所述左眼图像右移，将所述右眼图像左移；
计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；
所述距离越大，模糊所述背景图像的模糊程度则越大；所述距离越小，模糊所述背景图像的模糊程度则越小；
将模糊后的所述背景图像、右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像合成三维图像。
优选的，在所述的三维图像处理方法中，其中所述模糊所述背景图像的步骤包括：
采用高斯算法模糊所述背景图像。
优选的，在所述的三维图像处理方法中，其中采用高斯算法模糊所述背景图像的步骤包括：
确定模糊半径；
将所述模糊半径范围内的像素的中心点作为原点，按照高斯分布分配权重；
根据所述模糊半径和分配好的权重计算加权平均值，其中，所述加权平均值即为像素模糊后的值；
计算所述背景图像所用像素模糊后的值，得到高斯模糊后的背景图像。
一种三维图像处理方法，所述三维图像处理方法包括：
接收三维图像，并将所述三维图像划分为左眼图像、右眼图像以及背景图像；
将所述左眼图像右移，将所述右眼图像左移；
计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；
根据所述距离，模糊所述背景图像；
将模糊后的所述背景图像、右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像合成三维图像。
优选的，在所述的三维图像处理方法中，所述模糊所述背景图像的步骤包括：
采用高斯算法模糊所述背景图像。
优选的，在所述的三维图像处理方法中，根据所述距离，模糊所述背景图像的步骤包括：
所述距离越大，模糊所述背景图像的模糊程度则越大。
优选的，在所述的三维图像处理方法中，根据所述距离，模糊所述背景图像的步骤包括：
所述距离越小，模糊所述背景图像的模糊程度则越小。
优选的，在所述的三维图像处理方法中，采用高斯算法模糊所述背景图像的步骤包括：
确定模糊半径；
将所述模糊半径范围内的像素的中心点作为原点，按照高斯分布分配权重；
根据所述模糊半径和分配好的权重计算加权平均值，其中，所述加权平均值即为像素模糊后的值；
计算所述背景图像所用像素模糊后的值，得到高斯模糊后的背景图像。
一种三维图像处理装置，所述三维图像处理装置包括：
划分模块，用于接收三维图像，并将所述三维图像划分为左眼图像、右眼图像以及背景图像；
移动模块，用于将所述左眼图像右移，将所述右眼图像左移；
计算模块，用于计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；
模糊模块，用于根据所述距离，模糊所述背景图像；
合成模块，用于将模糊后的所述背景图像、右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像合成三维图像。
优选的，在所述的三维图像处理装置中，
所述模糊模块，具体用于采用高斯算法模糊所述背景图像。
优选的，在所述的三维图像处理装置中，
所述模糊模块，具体用于所述距离越大，模糊所述背景图像的模糊程度则越大。
优选的，在所述的三维图像处理装置中，
所述模糊模块，具体用于所述距离越小，模糊所述背景图像的模糊程度则越小。
优选的，在所述的三维图像处理装置中，所述模糊模块包括：
确定模块，用于确定模糊半径；
分配权重模块，用于将所述模糊半径范围内的像素的中心点作为原点，按照高斯分布分配权重；
计算模块，用于根据所述模糊半径和分配好的权重计算加权平均值，其中，所述加权平均值即为像素模糊后的值；
处理模块，用于计算所述背景图像所用像素模糊后的值，得到高斯模糊后的背景图像。
 有益效果
相对现有技术，本发明通过将左眼图像右移，将右眼图像左移；计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；根据所述距离，模糊背景图像；本发明能将背景的模糊程度随着左、右眼物体视差大小的变化而调整，使得观看效果更接近实际人眼视网膜看到的影像，立体感会更强，从而提高观看者的观赏舒适度。
 附图说明
图1为本发明实施例提供的三维图像处理方法的实现流程示意图；
图２为本发明实施例提供的正态曲线的示意图；
图３为本发明实施例提供的三维图像处理装置的结构示意图。
 本发明的最佳实施方式
本说明书所使用的词语“实施例”意指用作实例、示例或例证。此外，本说明书和所附权利要求中所使用的冠词“一”一般地可以被解释为意指“一个或多个”，除非另外指定或从上下文清楚导向单数形式。
在本发明实施例中，通过将左眼图像右移，将右眼图像左移；计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；根据所述距离，模糊背景图像；本发明能将背景的模糊程度随着左、右眼物体视差大小的变化而调整，使得观看效果更接近实际人眼视网膜看到的影像，立体感会更强，从而提高观看者的观赏舒适度。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
请参阅图1，为本发明实施例提供的三维图像处理方法的实现流程示意图；其主要包括以下步骤：
在步骤S101中，接收三维图像，并将所述三维图像划分为左眼图像、右眼图像以及背景图像；
在步骤S102中，将所述左眼图像右移，将所述右眼图像左移；
在步骤S103中，计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；
在步骤S104中，根据所述距离，模糊所述背景图像；
在本发明实施例中，根据所述距离，模糊所述背景图像的步骤包括：
所述距离越大，模糊所述背景图像的模糊程度则越大。
所述距离越小，模糊所述背景图像的模糊程度则越小。
在步骤S105中，将模糊后的所述背景图像、右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像合成三维图像。
在本发明实施例中，采用高斯算法模糊所述背景图像，具体实现如下：
确定模糊半径；模糊半径越大，模糊程度越严重，模糊半径越小，模糊程度越严重轻微；
将模糊半径范围内的像素的中心点作为原点，按照高斯分布分配权重，如，离原点远的像素分配到的权重越大，模糊程度越严重)；
按照已经确定的所述模糊半径和分配好的权重计算加权平均值，该加权平均值即为像素模糊后的值；
计算背景图像所用像素模糊后的值，得到高斯模糊后的背景图像。
在本发明实施例中，所谓"模糊"，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。"中间点"取"周围点"的平均值。在数值上，这是一种"平滑化"。在图形上，就相当于产生"模糊"效果，"中间点"失去细节。显然，计算平均值时，取值范围最大，"模糊效果"越强烈。模糊半径越大，图像就越模糊。从数值角度看，就是数值越平滑。每个点都要取周边像素的平均值，本实施例中，加权平均更合理，距离越近的点权重越大，距离越远的点权重越小。正态分布显然是一种可取的权重分配模式。如图２所示，正态分布是一种钟形曲线，越接近中心，取值越大，越远离中心，取值越小。计算平均值的时候，只需要将"中心点"作为原点，其他点按照其在正态曲线上的位置，分配权重，就可以得到一个加权平均值。正态分布的密度函数叫做"高斯函数"（Gaussian function）。计算权重矩阵，有了权重矩阵，就可以计算高斯模糊的值。每个点乘以自己的权重值：将每个值加起来，就是中心点的高斯模糊的值。对所有点重复这个过程，就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片，可以对 RGB 三个通道分别做高斯模糊。
请参阅图３，
为本发明实施例提供的三维图像处理装置的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
所述三维图像处理装置包括：划分模块１０１、移动模块１０２、计算模块１０３、模糊模块１０４、以及合成模块１０５。所述三维图像处理装置可以是内置于图像处理设备中的软件单元、硬件单元或者是软硬件结合的单元。然而，可以理解的是，所述图像处理设备可以是计算机等电子产品。
划分模块１０１，用于接收三维图像，并将所述三维图像划分为左眼图像、右眼图像以及背景图像；
移动模块１０２，用于将所述左眼图像右移，将所述右眼图像左移；
计算模块１０３，用于计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；
模糊模块１０４，用于根据所述距离，模糊所述背景图像；
在本发明实施例中，所述模糊模块１０４，具体用于采用高斯算法模糊所述背景图像。
合成模块１０５，用于将模糊后的所述背景图像、右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像合成三维图像。
在本发明实施例中，所述模糊模块１０４，具体用于所述距离越大，模糊所述背景图像的模糊程度则越大；所述距离越小，模糊所述背景图像的模糊程度则越小。
作为本发明优选实施例，所述模糊模块包括：确定模块、权重分配模块、计算模块以及处理模块。
确定模块，用于确定模糊半径；
分配权重模块，用于将所述模糊半径范围内的像素的中心点作为原点，按照高斯分布分配权重；
计算模块，用于根据所述模糊半径和分配好的权重计算加权平均值，其中，所述加权平均值即为像素模糊后的值；
处理模块，用于计算所述背景图像所用像素模糊后的值，得到高斯模糊后的背景图像。
综上所述，本发明实施例提供的三维图像处理及装置，其通过将左眼图像右移，将右眼图像左移；计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；根据所述距离，模糊背景图像；本发明能将背景的模糊程度随着左、右眼物体视差大小的变化而调整，使得观看效果更接近实际人眼视网膜看到的影像，立体感会更强，从而提高观看者的观赏舒适度。
尽管已经相对于一个或多个实现方式示出并描述了本发明，但是本领域技术人员基于对本说明书和附图的阅读和理解将会想到等价变型和修改。本发明包括所有这样的修改和变型，并且仅由所附权利要求的范围限制。特别地关于由上述组件执行的各种功能，用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所述组件的指定功能（例如其在功能上是等价的）的任意组件（除非另外指示），即使在结构上与执行本文所示的本说明书的示范性实现方式中的功能的公开结构不等同。此外，尽管本说明书的特定特征已经相对于若干实现方式中的仅一个被公开，但是这种特征可以与如可以对给定或特定应用而言是期望和有利的其他实现方式的一个或多个其他特征组合。而且，就术语“包括”、“具有”、“含有”或其变形被用在具体实施方式或权利要求中而言，这样的术语旨在以与术语“包含”相似的方式包括。
综上所述，虽然本发明已以优选实施例揭露如上，但上述优选实施例并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。

Claims (13)

  1. 一种三维图像处理方法，其中所述三维图像处理方法包括：
    接收三维图像，并将所述三维图像划分为左眼图像、右眼图像以及背景图像；
    将所述左眼图像右移，将所述右眼图像左移；
    计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；
    所述距离越大，模糊所述背景图像的模糊程度则越大；所述距离越小，模糊所述背景图像的模糊程度则越小；
    将模糊后的所述背景图像、右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像合成三维图像。
  2. 根据权利要求1所述的三维图像处理方法，其中所述模糊所述背景图像的步骤包括：
    采用高斯算法模糊所述背景图像。
  3. 根据权利要求2所述的三维图像处理方法，其中采用高斯算法模糊所述背景图像的步骤包括：
    确定模糊半径；
    将所述模糊半径范围内的像素的中心点作为原点，按照高斯分布分配权重；
    根据所述模糊半径和分配好的权重计算加权平均值，其中，所述加权平均值即为像素模糊后的值；
    计算所述背景图像所用像素模糊后的值，得到高斯模糊后的背景图像。
  4. 一种三维图像处理方法，其中所述三维图像处理方法包括：
    接收三维图像，并将所述三维图像划分为左眼图像、右眼图像以及背景图像；
    将所述左眼图像右移，将所述右眼图像左移；
    计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；
    根据所述距离，模糊所述背景图像；
    将模糊后的所述背景图像、右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像合成三维图像。
  5. 根据权利要求4所述的三维图像处理方法，其中所述模糊所述背景图像的步骤包括：
    采用高斯算法模糊所述背景图像。
  6. 根据权利要求4所述的三维图像处理方法，其中根据所述距离，模糊所述背景图像的步骤包括：
    所述距离越大，模糊所述背景图像的模糊程度则越大。
  7. 根据权利要求4所述的三维图像处理方法，其中根据所述距离，模糊所述背景图像的步骤包括：
    所述距离越小，模糊所述背景图像的模糊程度则越小。
  8. 根据权利要求5所述的三维图像处理方法，其中采用高斯算法模糊所述背景图像的步骤包括：
    确定模糊半径；
    将所述模糊半径范围内的像素的中心点作为原点，按照高斯分布分配权重；
    根据所述模糊半径和分配好的权重计算加权平均值，其中，所述加权平均值即为像素模糊后的值；
    计算所述背景图像所用像素模糊后的值，得到高斯模糊后的背景图像。
  9. 一种三维图像处理装置，其中所述三维图像处理装置包括：
    划分模块，用于接收三维图像，并将所述三维图像划分为左眼图像、右眼图像以及背景图像；
    移动模块，用于将所述左眼图像右移，将所述右眼图像左移；
    计算模块，用于计算右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像之间的距离；
    模糊模块，用于根据所述距离，模糊所述背景图像；
    合成模块，用于将模糊后的所述背景图像、右移后的左眼图像以及左移后的右眼图像合成三维图像。
  10. 根据权利要求9所述的三维图像处理装置，其中
    所述模糊模块，具体用于采用高斯算法模糊所述背景图像。
  11. 根据权利要求9所述的三维图像处理装置，其中
    所述模糊模块，具体用于所述距离越大，模糊所述背景图像的模糊程度则越大。
  12. 根据权利要求9所述的三维图像处理装置，其中
    所述模糊模块，具体用于所述距离越小，模糊所述背景图像的模糊程度则越小。
  13. 根据权利要求10所述的三维图像处理装置，其中所述模糊模块包括：
    确定模块，用于确定模糊半径；
    分配权重模块，用于将所述模糊半径范围内的像素的中心点作为原点，按照高斯分布分配权重；
    计算模块，用于根据所述模糊半径和分配好的权重计算加权平均值，其中，所述加权平均值即为像素模糊后的值；
    处理模块，用于计算所述背景图像所用像素模糊后的值，得到高斯模糊后的背景图像。
PCT/CN2015/085421 2015-07-16 2015-07-29 一种三维图像处理方法及装置 WO2017008338A1 (zh)

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CN201510419408.7 2015-07-16

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