发明名称 |
基于人机交互生成视频深度图序列的方法及系统 |
摘要 |
本发明提出一种基于人机交互生成视频深度图序列的方法和系统,其中,方法包括以下步骤:从视频帧序列中提取出关键帧和非关键帧;对视频帧序列的每一帧进行图像过分割以获得多个过分割块;设置关键帧中的部分过分割块的深度值;根据部分过分割块的深度值获取其余过分割块的深度值,从而获得关键帧的深度图;将关键帧和关键帧对应的深度图作为训练样本,通过机器学算法获取非关键帧的深度图;以及对关键帧和非关键帧的深度图进行后处理,以获得最终的视频深度图序列。根据本发明实施例的基于人机交互生成视频深度图序列的方法和系统,既能保证生成的视频深度图序列具有较高质量,又不需要用户进行太多的额外操作,所有的用户操作简单而高效。 |
申请公布号 |
CN102196292A |
申请公布日期 |
2011.09.21 |
申请号 |
CN201110174037.2 |
申请日期 |
2011.06.24 |
申请人 |
清华大学 |
发明人 |
戴琼海;晏希 |
分类号 |
H04N13/00(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I |
主分类号 |
H04N13/00(2006.01)I |
代理机构 |
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 |
代理人 |
张大威 |
主权项 |
一种基于人机交互生成视频深度图序列的方法,其特征在于,包括以下步骤:A1:从视频帧序列中提取出关键帧和非关键帧;A2:对所述视频帧序列的每一帧进行图像过分割以获得多个过分割块;A3:设置所述关键帧中的部分过分割块的深度值;A4:根据所述部分过分割块的深度值获取所述关键帧的其余过分割块的深度值,从而获得所述关键帧的深度图;A5:将所述关键帧和所述关键帧对应的深度图作为训练样本,通过机器学习算法获取所述非关键帧的深度图;以及A6:对所述关键帧的深度图和所述非关键帧的深度图进行后处理,以获得最终的视频深度图序列。 |
地址 |
100084 北京市海淀区100084-82信箱 |