动矢量。
17. 如权利要求15所述的图像处理方法，其中，确定当前块的运动矢量的步骤包括： 使用确定的当前块的视差矢量来识别包括当前块的彩色图像的相邻彩色图像中的一 位置； 当在识别出的位置处不存在运动矢量时，基于与当前块邻近的邻近块的视差矢量和运 动矢量中的至少一个来确定当前块的运动矢量。
18. -种图像处理方法，包括： 使用与彩色图像的当前块邻近的至少一个邻近块的视差矢量来确定彩色图像的当前 块的视差矢量； 使用确定的当前块的视差矢量来确定当前块的运动矢量。
19. 如权利要求18所述的图像处理方法，其中，确定当前块的视差矢量的步骤包括：通 过对所述至少一个邻近块的视差矢量应用中值滤波来确定当前块的视差矢量。
20. 如权利要求18所述的图像处理方法，其中，确定当前块的视差矢量的步骤包括： 当邻近块不具有视差矢量时，识别与彩色图像的当前块相应的深度图像中包括的像素 之中的至少一个像素； 基于识别出的像素的深度值来确定邻近块的视差矢量； 基于确定的邻近块的视差矢量来确定当前块的视差矢量。
21. 如权利要求20所述的图像处理方法，其中，确定邻近块的视差矢量的步骤包括：将 与当前块相应的深度图像的宏块中包括的一个或更多个像素的深度值之中的最大深度值 转换为视差矢量，并将转换出的视差矢量确定为邻近块的视差矢量， 所述宏块是与当前块相应的深度图像的包括相应块的深度图像块。
22. 如权利要求20所述的图像处理方法，其中，确定邻近块的视差矢量的步骤包括： 识别位于与当前块相应的深度图像的宏块内的预定区域中的像素； 将识别出的像素的深度值之中的最大深度值转换为视差矢量，并将转换出的视差矢量 确定为邻近块的视差矢量。
23. 如权利要求18所述的图像处理方法，其中，确定当前块的运动矢量的步骤包括： 使用确定的当前块的视差矢量来识别包括当前块的彩色图像的相邻彩色图像中的一 位置； 将识别出的位置处的运动矢量确定为当前块的运动矢量。
24. 如权利要求18所述的图像处理方法，其中，确定当前块的运动矢量的步骤包括： 使用确定的当前块的视差矢量来识别包括当前块的彩色图像的相邻彩色图像中的一 位置； 当在识别出的位置处不存在运动矢量时，基于与当前块邻近的邻近块的视差矢量和运 动矢量中的至少一个来确定当前块的运动矢量。
25. -种图像处理方法，包括： 识别与彩色图像的当前块邻近的至少一个邻近块的运动矢量； 当邻近块不具有运动矢量时，使用与彩色图像相应的深度图像来确定邻近块的运动矢 量； 基于所述至少一个邻近块的运动矢量来确定当前块的运动矢量。
26. 如权利要求25所述的图像处理方法，其中，确定邻近块的运动矢量的步骤包括： 识别所述深度图像中包括的像素之中的至少一个像素，并将识别出的像素的深度值之 中的最大深度值转换为视差矢量； 基于转换出的视差矢量来识别包括当前块的彩色图像的相邻彩色图像中的一位置； 将识别出的位置处的运动矢量确定为邻近块的运动矢量。
27. 如权利要求26所述的图像处理方法，其中，确定邻近块的运动矢量的步骤包括：当 在识别出的位置处不存在运动矢量时，将零运动矢量确定为邻近块的运动矢量。
28. 如权利要求25所述的图像处理方法，其中，确定邻近块的运动矢量的步骤包括： 识别所述深度图像的宏块中包括的像素之中的至少一个像素，并将识别出的像素的深 度值之中的最大深度值转换为视差矢量； 使用转换出的视差矢量来识别包括当前块的彩色图像的相邻彩色图像中的一位置； 将识别出的位置处的运动矢量确定为邻近块的运动矢量。
29. 如权利要求25所述的图像处理方法，其中，确定当前块的运动矢量的步骤包括：通 过对所述至少一个邻近块的运动矢量应用中值滤波来确定当前块的运动矢量。
30. -种非暂时性计算机可读介质，其中，所述介质存储用于实现根据权利要求1所述 的方法的程序。
31. -种图像处理设备，包括： 深度图像识别器，被配置为识别与彩色图像的当前块相应的深度图像； 视差矢量确定器，被配置为基于包括在所述深度图像中的像素的深度值来确定当前块 的视差矢量。
32. 如权利要求31所述的图像处理设备，其中，视差矢量确定器被配置为：识别所述深 度图像中包括的像素之中的至少一个像素，并将识别出的像素的深度值之中的最大深度值 转换为当前块的视差矢量。
33. 如权利要求31所述的图像处理设备，其中，当与当前块邻近的邻近块不具有视差 矢量时，视差矢量确定器被配置为：将与当前块相应的深度图像的宏块中包括的像素的深 度值之中的最大深度值转换为邻近块的视差矢量，并使用转换出的邻近块的视差矢量和中 值滤波来确定当前块的视差矢量。
34. 如权利要求31所述的图像处理设备，其中，视差矢量确定器被配置为：识别与当前 块相应的深度图像的相应块中包括的像素之中的至少一个像素，并将识别出的像素的深度 值之中的最大深度值转换为当前块的视差矢量。
35. 如权利要求31所述的图像处理设备，其中，视差矢量确定器被配置为：识别位于与 当前块相应的深度图像内的预定区域中的像素，并将识别出的像素的深度值之中的最大深 度值转换为当前块的视差矢量。
36. 如权利要求31所述的图像处理设备，其中，视差矢量确定器被配置为：识别与当前 块相应的深度图像的宏块中包括的像素之中的至少一个像素，并将识别出的像素的深度值 之中的最大深度值转换为当前块的视差矢量， 所述宏块是与当前块相应的深度图像的包括相应块的深度图像块。
37. -种图像处理设备，包括： 视差矢量提取器，被配置为提取与彩色图像的当前块邻近的至少一个邻近块的视差矢 量； 视差矢量确定器，被配置为基于所述至少一个邻近块的视差矢量来确定当前块的视差 矢量。
38. 如权利要求37所述的图像处理设备，其中，当邻近块不具有视差矢量时，视差矢量 提取器被配置为使用与彩色图像相应的深度图像来确定邻近块的视差矢量。
39. 如权利要求37所述的图像处理设备，其中，当邻近块不具有视差矢量时，视差矢量 提取器被配置为：识别与彩色图像相应的深度图像中包括的像素之中的至少一个像素，并 将识别出的像素的深度值之中的最大深度值转换为邻近块的视差矢量。
40. 如权利要求37所述的图像处理设备，还包括： 运动矢量确定器，被配置为使用确定的当前块的视差矢量来确定当前块的运动矢量。
41. 如权利要求40所述的图像处理设备，其中，运动矢量确定器被配置为：使用确定的 当前块的视差矢量来识别包括当前块的彩色图像的相邻彩色图像中的一位置，并将识别出 的位置处的运动矢量确定为当前块的运动矢量。
42. 如权利要求40所述的图像处理设备，其中，运动矢量确定器被配置为：使用确定的 当前块的视差矢量来识别包括当前块的彩色图像的相邻彩色图像中的一位置，并在识别出 的位置处不存在运动矢量时，基于与当前块邻近的邻近块的视差矢量和运动矢量中的至少 一个来确定当前块的运动矢量。
43. -种图像处理设备，包括： 视差矢量确定器，被配置为使用与彩色图像的当前块邻近的至少一个邻近块的视差矢 量来确定彩色图像的当前块的视差矢量； 运动矢量确定器，被配置为使用确定的当前块的视差矢量来确定当前块的运动矢量。
44. 如权利要求43所述的图像处理设备，其中，当邻近块不具有视差矢量时，视差矢量 确定器被配置为：识别与彩色图像相应的深度图像中包括的至少一个像素，并基于识别出 的像素的深度值来确定当前块的视差矢量。
45. 如权利要求44所述的图像处理设备，其中，视差矢量确定器被配置为：将识别出的 像素的深度值之中的最大深度值转换为邻近块的视差矢量，并使用转换出的邻近块的视差 矢量来确定当前块的视差矢量。
46. 如权利要求43所述的图像处理设备，其中，运动矢量确定器被配置为：使用确定的 当前块的视差矢量来识别包括当前块的彩色图像的相邻彩色图像中的一位置，并将识别出 的位置处的运动矢量确定为当前块的运动矢量。
47. -种图像处理设备，包括： 运动矢量提取器，被配置为提取与彩色图像的当前块邻近的至少一个邻近块的运动矢 量； 运动矢量确定器，被配置为基于所述至少一个邻近块的运动矢量来确定当前块的运动 矢量。
48. 如权利要求47所述的图像处理设备，其中，当邻近块不具有运动矢量时，运动矢量 提取器被配置为使用与彩色图像相应的深度图像来确定邻近块的运动矢量。
49. 如权利要求48所述的图像处理设备，其中，运动矢量提取器被配置为：识别所述深 度图像中包括的至少一个像素，将识别出的像素的深度值之中的最大深度值转换为视差矢 量，并使用转换出的视差矢量来从彩色图像的相邻彩色图像估计邻近块的运动矢量。
50. -种用于确定包括在彩色图像中的当前块的视差矢量的图像处理设备，其中，所述 图像处理设备被配置为使用与彩色图像相应的深度图像的深度信息来确定当前块的视差 矢量， 确定的视差矢量是基于包括在与当前块相应的深度图像中的至少一个像素的深度值 而被确定的。
51. 如权利要求50所述的图像处理设备，其中，所述图像处理设备被配置为：识别所述 深度图像中包括的像素之中的至少一个像素，将识别出的像素的深度值之中的最大深度值 转换为视差矢量，并将转换出的视差矢量确定为当前块的视差矢量。
【专利摘要】公开了一种用于预测运动矢量和视差矢量的图像处理方法和设备。根据一个实施例的图像处理方法可通过使用与彩色图像相应的深度图像来确定包括在彩色图像中的当前块的视差矢量。可通过使用深度图像预测运动矢量或视差矢量，以对3D视频进行有效地压缩。
【IPC分类】H04N19-50, H04N13-00
【公开号】CN104704832
【申请号】CN201380051109
【发明人】李振荣, 李在濬
【申请人】三星电子株式会社
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2013年9月25日
【公告号】US20150245049