一种基于改进贝叶斯模型的立体图像生成方法

摘要

本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于改进贝叶斯模型的立体图像生成方法，可以更加高效、直观的生成立体图像。首先，由给定的视差计算出合成视角的逐像素视点位置；然后，通过改进的贝叶斯模型生成合成图像；最后，利用参考图像和合成图像生成红蓝立体图。与现有方法相比，本发明提出的基于改进贝叶斯模型的立体图像生成方法在时间性能、生成图像质量以及通用性等方便具有明显优势；该方法还可以直观逐像素指定视差，便于立体图像的后期处理，具有广阔的应用前景。

主权项

一种基于改进贝叶斯模型的立体图像生成方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤一、通过参考图像得到合成图像的逐像素视点位置；所述参考图像是一幅指定的真实图像，参考图像所有像素视点位置相同；所述合成图像是通过一组输入图像得到的一幅合成图像，合成图像逐像素指定视点位置；步骤二、通过改进的贝叶斯模型生成合成图像；步骤2.1：针对合成图像中每个像素的视点位置s′(x)，确定一个新成像平面Γ_j；步骤2.2：给定场景的几何估计及一组输入图像v_i，计算出每个输入图像的成像平面Ω_i中每个像素点到新成像平面Γ_j的映射关系φ_ij以及输入图像的成像平面Ω_i中每个像素点映射到新成像平面Γ_j后是否可见的可见性算子m_ij；所述输入图像v_i中包含的像素数与参考图像v₀中像素数相同；其中，i∈[1，n]，n≥1；j∈[1，N]；步骤2.3：通过公式(4)和公式(5)计算出输入图像成像平面Ω_i中每个像素点到合成图像的成像平面Γ₀的映射关系τ_i及其逆映射关系β_i；由于输入图像的像素数和合成图像的像素数均与参考图像的像素数相同，因此x也表示输入图像和合成图像中像素点的索引值；τ_i(x)＝φ_ix(x)    (4)其中，x表示输入图像和合成图像中的像素点的索引值；${\beta }_i={\tau }_i^{-1}---\left(5\right)$步骤2.4：根据公式(6)计算合成图像u的估计其中，n为输入图像的数量；о为函数复合运算符；步骤2.5：根据公式(7)计算每幅输入图像v_i相对于合成图像u的误差因子κ_i；其中，为梯度运算符；τ_i是由τ_i(x)构成的向量，x∈[1，N]；z_i为输入图像v_i中像素点的深度值；将误差因子κ_j由小到大进行排序，选出误差因子最小的M幅图像作为最终输入图像，并记录下图像编号l_k，如公式(8)所示；l_k＝i    (8)其中，k∈[1，M]，l_k∈[1，n]；步骤2.6：构造如公式(9)所示的能量项E(u)；E(u)＝E_data(u)+λE_prior(u)    (9)其中，E_data(u)可通过公式(10)得到；其由贝叶斯图像生成模型推理得出；λ为调配系数，λ＞0；E_prior(u)是平滑项，用来填充合成图像u中缺少输入图像信息的部分，E_prior(u)可通过公式(12)得到；其中，为高斯传感噪声方差，为常量；为输入图像l_k的图像误差，其值可通过公式(11)计算得到；为可见性算子；其中，为几何误差为已知量；$E_{\mathrm{prior}}\left(u\right)={\int }_{{\Gamma }_0}|▿u|---\left(12\right)$步骤2.7：对公式(9)构造的能量项E(u)进行最小化，求解合成图像u；具体为：采用步骤2.4得到的合成图像的估计作为迭代初始值，利用快速迭代收缩阈值FISTA算法进行迭代求解；步骤三、利用参考图像和合成图像生成满足图像视差D(x)的红蓝立体图。