一种3d图像的视差图获取方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及3D显示领域，尤其涉及的是一种3D图像的视差图获取方法及系统。
【背景技术】
[0002] -般来说，3D图像通常由两路图像组成，对应于某一特定的观看角度。根据这两 路视频所包含的视差信息，可以生成新的观看角度所对应的图像，这是裸眼3D电视的关键 所在。现有的由输入图像来计算视差图，第一步通常是进行块匹配，然后是采用不同的方法 优化块匹配的结果，以获得较为准确的结果。但现有的优化块匹配结果的全局算法过于复 杂，用硬件实现存在巨大的困难，而非全局算法则无法给出令人满意的结果，因此现有的获 取视差图的方法中视差图准确率低，带来了大大的不便。
[0003] 因此，现有技术还有待于改进和发展。
【发明内容】
[0004] 本发明要解决的技术问题在于，提供一种3D图像的视差图获取方法及系统，旨在 解决现有的视差图获取方法获取的视差图硬件实现困难，准确率低的问题。
[0005] 本发明解决技术问题所采用的技术方案如下： 一种3D图像的视差图获取方法，其中，包括以下步骤： A、 分别对3D图像的左图像和右图像进行灰度处理，得到对应的灰度信息； B、 对所述左图像和右图像的灰度信息进行块匹配处理，得到包含视差图信息的三维矩 阵； C、 对所述三维矩阵的每一行进行代价矩阵处理，通过维特比算法得到每一行代价矩阵 对应的视差； D、 根据每一行所述的视差形成所述3D图像的视差图。
[0006] 所述的3D图像的视差图获取方法，其中，所述步骤A具体包括： A1、将所述左图像和右图像进行灰度处理，具体为：I=R+G+B，其中，R，G，B为所述 左图像和右图像中每个像素点转换前的分量值；I为每个像素点转换后的灰度值，且I 取R、G和B之和的高8位。
[0007] 所述的3D图像的视差图获取方法，其中，所述步骤B具体包括： B1、定义和分别为左图像和右图像的灰度信息，其中，以左上角的点为 原点，点为图像的水平和垂直方向的坐标； B2、通过块匹配函数对所述左图像和右图像的灰度信息进行块匹配处理，所述块匹配 函数为：
，其中，h为 一整数，其取值范围在1到4之间，整数d定义在区间
均为整数； B3、将左图像向右水平位移d个像素点，通过所述块匹配函数计算位移后的左图像与 右图像以点（x，y)为中心、（2h+ l)*(2h+l)个点对点之间的差值之和，从而得到对应的包 含视差图信息的三维矩阵。
[0008] 所述的3D图像的视差图获取方法，其中，所述步骤C具体包括： C1、对所述三维矩阵的每一行进行代价矩阵处理，得到每一行对应的代价矩阵； C2、根据预先设置的视差约束条件和优化目标函数，构造隐马尔可夫模型，对每一行对 应的代价矩阵进行优化；通过维特比算法找出每一行使所述优化目标函数值最小时对应的 视差。
[0009] 所述的3D图像的视差图获取方法，其中，所述步骤C1具体包括： C11、对所述三维矩阵的每一行进行代价矩阵处理；所述三维矩阵为X*Y*(d_-d_+ 1) 的三维矩阵，其中，X和Y分别为3D图像垂直方向和水平方向上的像素数量；通过所述块匹 配函数计算第m行的代价矩阵J"为
其中，ye [1，Y]， m e [1，X]，K= dnax-dnin+ 1。
[0010] 所述的3D图像的视差图获取方法，其中，所述步骤C2具体包括： C21、设第m行视差为D =他，."，DY }，其中，d_<Dy彡d_，l彡y彡Y;所述视差约 束条件为1?域况，即同一行相邻的视差的差异不超过某一正整数N ; C22、定义代价函数Ρ(χ)满足：0彡P(l)彡Ρ(2)彡……彡Ρ(Ν);其中，当χ>Ν时，Ρ(χ) 为〇〇 ; C 2 3、 定义第m行的优化 目 标函数为：
，其中，Jn(Dy ;y)为所述代价矩阵J"中 的第Dy行第y列的元素； C24、对每一行对应的代价矩阵进行优化，通过维特比算法找出使E" (D)最小的视差D 作为该第m行的视差，即得出
[0011] 所述的3D图像的视差图获取方法，其中，所述步骤D包括： D1、根据所述三维矩阵的每一行对应的视差构成对应的X行Y列的视差矩阵； D2、所述视差矩阵即为所述3D图像对应的视差图。
[0012] 一种3D图像的视差图获取系统，其中，包括： 灰度获取模块，用于分别对3D图像的左图像和右图像进行灰度处理，得到对应的灰度 信息； 块匹配处理模块，用于对所述左图像和右图像的灰度信息进行块匹配处理，得到包含 视差图信息的二维矩阵； 代价矩阵视差计算模块，用于对所述三维矩阵的每一行进行代价矩阵处理，通过维特 比算法得到每一行代价矩阵对应的视差； 视差图生成模块，用于根据每一行所述的视差形成所述3D图像的视差图。
[0013] 所述的3D图像的视差图获取系统，其中，所述块匹配处理模块包括： 块匹配计算单元，用于定义和分别为左图像和右图像的灰度信 息，其中，以左上角的点为原点，点編为图像的水平和垂直方向的坐标；通过块 匹配函数对所述左图像和右图像的灰度信息进行块匹配处理，所述块匹配函数为：
，其中，h为一整数， 其取值范围在1到4之间，整数d定义在区间
均为整 数； 三维矩阵生成单元，用于将左图像向右水平位移d个像素点，通过所述块匹配函数计 算位移后的左图像与右图像以点（X，y)为中心、（2h+ l)*(2h+l)个点对点之间的差值之 和，从而得到对应的包含视差图信息的三维矩阵。
[0014] 所述的3D图像的视差图获取系统，其中，所述代价矩阵视差计算模块包括： 代价矩阵获取单元，用于对所述三维矩阵的每一行进行代价矩阵处理，得到每一行对 应的代价矩阵； 视差计算单元，用于根据预先设置的视差约束条件和优化目标函数，构造隐马尔可夫 模型，对每一行对应的代价矩阵进行优化；通过维特比算法找出每一行使所述优化目标函 数值最小时对应的视差。
[0015] 本发明所提供的一种3D图像的视差图获取方法及系统，有效地解决了现有的视 差图获取方法获取的视差图硬件实现困难，准确率低的问题，通过分别对3D图像的左图像 和右图像进行灰度处理，得到对应的灰度信息；对所述左图像和右图像的灰度信息进行块 匹配处理，得到包含视差图信息的三维矩阵；对所述三维矩阵的每一行进行代价矩阵处理， 通过维特比算法得到每一行代价矩阵对应的视差；根据每一行所述的视差形成所述3D图 像的视差图；将块匹配后的优化构造成隐马尔可夫过程，采用维特比算法在所有的可能的 视差图中寻找最大似然的视差图，最大似然视差图和真实的视差图差距最小，使得得到的 视差图更准确，并且通过维特比算法求视差图的最佳解，大大减少了计算量，可通过硬件实 现获取视差图，带来了大大的方便。
【附图说明】
[0016] 图1为本发明提供的3D图像的视差图获取方法较佳实施例的流程图。
[0017] 图2为本发明提供的3D图像的视差图获取方法中维特比算法的示意图。
[0018] 图3为本发明提供的3D图像的视差图获取系统较佳实施例的结构框图。
【具体实施方式】
[0019] 本发明提供一种3D图像的视差图获取方法及系统，为使本发明的目的、技术方案 及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此 处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0020] 请参阅图1，图1为本发明提供的3D图像的视差图获取方法较佳实施例的流程图， 如图所示，所述方法包括以下步骤： 步骤S100、分别对3D图像的左图像和右图像进行灰度处理，得到对应的灰度信息； 步骤S200、对所述左图像和右图像的灰度信息进行块匹配处理，得到包含视差图信息 的三维矩阵； 步骤S300、对所述三维矩阵的每一行进行代价矩阵处理，通过维特比算法得到每一行 代价矩阵对应的视差； 步骤S400、根据每一行所述的视差形成所述3D图像的视差图。
[0021] 下面结合具体的实施例对上述步骤进行详细的描述。
[0022] 在步骤S100中，分别对3D图像的左图像和右图像进行灰度处理，得到对应的灰度 信息。具体来说，就是对所述左图像和