基于相机阵列合成孔径成像的遮挡多目标自动抠像方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102917175A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102917175A(43)申请公布日2013.02.06(21)申请号201210337333.4(22)申请日2012.09.13(71)申请人西北工业大学地址710072陕西省西安市友谊西路127号(72)发明人杨涛张艳宁宋征玺张晓强(74)专利代理机构西北工业大学专利中心61204代理人王鲜凯(51)Int.Cl.H04N5/272(2006.01)G06T7/00(2006.01)权利要求书权利要求书11页页说明书说明书44页页(54)发明名称基于相机阵列合成孔径成像的遮挡多目标自动抠像方法(57)摘要本发明公开了一种基于相机阵列合成孔径成像的遮挡多目标自动抠像方法，用于解决现有的基于相机阵列在背景纹理复杂的自然场景中计算抠像的方法图像分割精度差的技术问题。技术方案是对目标所在深度进行估计，对最近目标合成图像进行分割，在空间逐深度累计透视合成成像。由于以相机阵列采集图像存在视角间的相对视差优化图像分割，使一个需要用户交互的分割算法变为自动化的图像分割；利用立体的多目标分割算法，实现了在有遮挡的情况下的透视分割；避免了计算背景的深度和三维重建难题。这种综合图像色彩信息和图像轮廓结构信息的方法，通过深度的估算和图像的预分割，提高了图像分割的精度和稳定性。CN102975ACN102917175A权利要求书1/1页1.一种基于相机阵列合成孔径成像的遮挡多目标自动抠像方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、输入一组相机阵列拍摄的图像进行成像参数标定，计算不同视角间的单应矩阵变换矩阵Hi；逐视角利用“canny算子”进行边缘检测，然后按照合成孔径计算公式逐深度计算边缘二值图像的合成图像；逐个深度统计高亮像素点的个数，其峰值所在的深度为当前据采集系统最近的目标所在深度；步骤二、通过分析边沿一阶均值图像的特点，将高亮区域集中的部分标记为前景，同时对边缘的二阶方差图像上标记方差大于某一阈值的区域为背景点生成相机阵列的均值合成图像和方差合成图像，利用积分图对方差图进行中值滤波，采用双阈值方法，方差低于100视为前景，方差大于1000视为背景，对于图像进行三分；采用连通域分析的方法删除图像中空洞，对不确定的区域进行膨胀运算；然后将经过视差校正的不同视角的边缘二值图像取均值作为输入，利用grow-cut对该深度的图像进行分割；步骤三、根据grow-cut的分割信息，投影至逐个视角下对单视角进行可视度分析；使用相同的模型n＝length(Ii≠0)计算图像的边缘的合成图像，逐深度统计高亮的点个数，迭代上述步骤；直到高亮点小于某一固定阈值。2.根据权利要求1所述的基于相机阵列合成孔径成像的遮挡多目标自动抠像方法，其特征在于：所述逐个深度统计高亮像素点的个数，边缘二值图像的未被遮挡的区域合成结果为1，图像中第一次出现的峰值为离采集系统最近的聚焦最优深度。2CN102917175A说明书1/4页基于相机阵列合成孔径成像的遮挡多目标自动抠像方法技术领域[0001]本发明涉及一种遮挡多目标自动抠像方法，特别是涉及一种基于相机阵列合成孔径成像的遮挡多目标自动抠像方法。背景技术[0002]目标分割是计算机视觉和模式识别领域一个重要的问题，其在高质量成像和特效领域具有广泛的应用。现有的目标分割算法主要有：基于cut-paste的分割方法与基于matting的抠像方法。[0003]文献“NaturalVideoMattingusingCameraArray，2006Siggraph”公开了一种基于相机阵列在背景纹理复杂的自然场景中计算抠像的方法。由于背景和前景的分离，阵列中每个视角图像的相对视差使得能够在背景的不同部分获取前景的物体。在充分纹理化的背景下，在几种不同的背景色彩下获取前景目标从而约束了抠像问题。对每个视角，将色彩值投影到前景目标的深度并从这些值中选取均值和方差统计信息自动生成三分图以及α和F。这是一个高速且自动的方法，巧妙的避免了计算背景的深度和三维重建等难题并且在任意复杂的背景环境下均适用。该方法的另一个优势逐像素运行速率与相机数成比例。这使得该方法非常有效且利于实时的工作性能，此外它可以在CPU或GPU上方便的实现。然而，真实的场景中背景并非具有受控的纹理的特质。同时，其在多目标相互遮挡的条件下，由于出现明显的前景遮挡区域混叠，使得基于色彩的分割方法在很大的程度上失效。发明内容[0004]为了克服现有的基于相机阵列在背景纹理复杂的自然场景中计算抠像的方法图像分割精度差的不足，本发明提供一种基于相机阵列合成孔径成像的遮挡多目标自动抠像方法。该方法以相机阵列采集图像存在视角间的相对视差优化图像分割，使一个需要用户交互的分割算法变为自动化的图像