一种适用于高清2D/3D转换的DIBR虚拟图像修复方法

摘要

本发明公开了一种适用于高清2D/3D转换的DIBR虚拟图像修复方法，包括如下步骤：生成通用背景字典D_B；合成稀疏字典D_I，包括：在视频帧图像I_F的背景区域中构造样本字典D_S；根据生成的通用背景字典D_B和样本字典D_S合成稀疏字典D_I；空洞预估及分类处理；对每个第II类空洞R_HII进行填充修复处理。本发明方法通过分类处理和稀疏字典表示，在提升3D虚拟图像渲染效果的同时显著降低了计算的复杂度，更加适合于高清2D/3D转换中海量视频信息的处理。

主权项

一种适用于高清2D/3D转换的DIBR虚拟图像修复方法，其特征在于：包括如下步骤：A)生成通用背景字典D_B；B)合成稀疏字典D_I，包括：在视频帧图像I_F的背景区域中构造样本字典D_S；根据生成的通用背景字典D_B和样本字字典D_S合成稀疏字典D_I；C)空洞预估及分类处理，包括：在深度图I_D中，利用空洞预估算子根据左右眼虚拟图像的深度变化规律对产生的空洞区域R_H进行预估；在与深度图对应的视频帧图像I_F中，根据空洞区域附近的纹理情况，利用纹理量化算子对预测空洞进行分类，附近纹理信息不太丰富的预测空洞标记为第I类空洞R_HI；对于第I类空洞R_HI，采用非对称平滑滤波方式对深度图I_D中的对应区域进行滤波，然后进行DIBR渲染处理生成目标虚拟图像I_V，并将目标虚拟图像I_V中仍然存在的所有空洞标记为第II类空洞R_HII；D)对每个第II类空洞R_HII进行填充修复处理；所述步骤A)生成通用背景字典D_B，包括：在一个自然图像集合中提取n₁个N*N像素大小的图像块，利用KSVD算法和OMP算法训练一个大小为(N*N)×M的通用背景字典D_B；所述在视频帧图像I_F的背景区域中构造样本字字典D_S，包括：在待处理的视频帧图像I_F的背景区域随机提取N*N个像素尺寸为N行N列的图像块，将这些图像块拉成列向量并构造为图像块矩阵作为样本字典D_S。