对象引导的单幅散焦图像深度提取方法_袁红星

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1、对象引导的单幅散焦图像深度提取方法袁红星，吴少群，安鹏，郑悠，徐力(宁波工程学院电子与信息工程学院，浙江宁波315016)摘要:2D图像转3D图像是解决3D影视内容缺乏的主要手段之一，而深度提取是其中的关键步骤．考虑到影视作品中存在大量散焦图像，提出单幅散焦图像深度估计的方法:首先通过高斯卷积将散焦图像转换成两幅模糊程度不同的图像;其次计算这两幅图像在边缘处的梯度幅值比例，进而根据阶跃信号与镜头的卷积模型得到边缘处的模糊度;再次将边缘处的模糊度转换成图像的稀疏深度并利用拉普拉斯矩阵插值得到稠密深度图;最后通过图像的视觉显著度提取前景对象，建立对象引导的深度图优化能量模型，使前景的

2、深度趋于一致并平滑梯度较小区域的深度．该方法利用对象引导的深度优化，剔除了拉普拉斯矩阵插值引入深度图的纹理信息．模拟图像的峰值信噪比和真实图像的视觉对比均表明该算法比现有方法有较大改善．关键词:2D转3D;散焦图;深度图;视觉显著度;深度图优化中图分类号:TN911.73文献标识码:A文章编号:0372-2112(2014)10-2009-07电子学报UＲL:http://www．ejournal．org．cnDOI:10．3969/j．issn．0372-2112．2014．10．022ObjectGuidedDepthMapＲecoveryfromaSingleDefocus

3、edImageYUANHong-xing，WUShao-qun，ANPeng，ZHENGYou，XULi(SchoolofElectronicsandInformationEngineering，NingboUniversityofTechnology，Ningbo，Zhejiang315016，China)Abstract:2D-to-3Dconversionisafeasiblesolutiontotheproblemof3D-contentdeficiency．Intheconversion，depthextractionfromasingle2Dimageisthekey

4、step．Weproposeadepthestimationmethodbasedonedge-gradientsratioandobject-guidedenergymodel．First，weobtaintwoblurredimagesfromtheinputdefocusedimageviaGaussiansmoothingusingtwodifferentkernels．Then，weestimatethesparsedepthmapgeneratedfromthegradientsratioatedgelocationsinthetwoblurredimages．Nex

5、t，werecoverthefulldepthmapfromthesparsedepthmapbymattingLaplacianinterpolation．Objectsarethenextractedfromtheinputimagebyadaptivethresholdbinarysegmentationonitsvisualsaliencymap．Final-ly，therefineddepthmapisobtainedthroughobject-guideddepthfiltering．Syntheticandrealimagesexperimentalresultsb

6、othshowthatouralgorithmissuperiortotheexistingmethods．Keywords:2D-to-3D;defocusedimage;depthmap;visualsaliency;depthrefinement［5］2D转3D．Zhuo等首先利用图像边缘处再模糊的梯度1引言与原始梯度比例和深度的关系，得到边缘处的稀疏深度从场景中获取深度是机器视觉研究领域中最重要图;然后采用插值的方法得到稠密深度图．这种方法仅［1］的问题之一．近年来，随着立体影视产业的蓬勃发需单幅图像即可恢复深度信息，但因过度依赖于纹理信［2］展，市场对3D影视的需求日益

7、旺盛，但与之矛盾的息，在插值过程中容易将纹理信息传递到深度图，使得是3D内容严重不足．2D转3D是解决这一问题的有效估计深度与真实深度的差异较大．如图1(c)中可以清途径，其核心是单幅图像的深度信息提取．影视作品为楚看到女孩衣服和面部的纹理信息，估计深度和真实深凸显主角，普遍采用局部区域聚焦的拍摄技术，因而影度的视觉差异很明显．针对文献［5］的问题，在深度渐［3］视作品存在大量的散焦图像．这些散焦图像的深度提进变化的假设前提下，本文提出一个对象引导的深度优取对于影视作品的2D转3