， 凡(叉，7)=1(〇^1(叉，7))+6111(叉，7)，其中，611 1(叉，7)表示对{1々，7)}中坐标位置为（叉，7) 的像素点分别进行水平方向和垂直方向边缘滤波后得到的平均梯度值，K(bgl (x，y)) =-10-6X(0. 7X(bgx (x,y)) 2+32Xbgx (x,y)) +0. 07 ； ③ -3、对{IVUy)}和{TJxj)}进行融合，得到{LiUy)}的双目最小可察觉变化 图像，记为{叉0^7)}，将{叉0^，7)}中坐标位置为（17)的像素点的像素值记为叉0^7)， JL(x，y) =I\(x，y)+Tc(x，y)〇
4.根据权利要求3所述的一种立体图像重定位方法，其特征在于所述的步骤④的具体 过程为： ④ -1、计算I(x，y)}中的每个像素点的深度能量值，将{Liky)}中 坐标位置为（X，y)的像素点的深度能量值记为Edg (X，y,x"")，Edg (X，y,X，= 其中，x""表示坐标位置（x，y)的横坐标位置或与坐标位置（x，y) 水平相邻的横坐标位置，x*G{x-1,x,x+1}，EhOT(x,y) = |dL(x-l,y)-dL(x+l,y) |，
，如果x-1 < 1，则dL(x-l，y) =dL(l，y)，如果x+l>W，则dL(x+l，y) =dL(W，y)，如果y_l〈l，则dL(k，y-1) =dL(k，1)，dL(k-1，y-1) =dL(k-1，1)，如果k+l>W，贝lJdL(k+l，y) =dL(W，y)，如果k-1>W，贝lJdL(k-1，y-1) =dL(W，y-1)，dL(x_l，y)、dL(l，y)、dL(x+l，y)、dL(W，y)、dL(k，y-1)、dL(k，1)、dL(k_l，y-1)、 dL(k_l，1)、dL(k+l，y)、dL(W，y-1)对应表示{dL(x，y)}中坐标位置为（x-1，y)、（1，y)、 (x+1,y)、（W,y)、（k,y-1)、（k, 1)、（k-1,y-1)、（k-1, 1)、（k+1,y)、（W,y-1)的像素点的像素 值，符号"II"为取绝对值符号； ④-2、计算{LiUy)}中的每个像素点的掩蔽能量值，将 {Li(x，y)}中坐标位置为（X，y)的像素点的掩蔽能量值记为Eig(x，y)，
，其中， max()为取最大值函数，Lky)表示{Liky)}中坐标位置为（x，y)的像素点的亮度值， b&Uy)表示{Ljxj)}中以坐标位置为（x，y)的像素点为中心的5X5窗口内的所有像 素点的亮度平均值，符号"II"为取绝对值符号，为调节参数； ④-3、计算{LiUy)}中的每个像素点的一致性能量值，将{Li(X，y)}中坐标位置为（X，y)的像素点的一致性能量值记为Eeg(x，y)，
，其 中，E(x，y)= |Ijx,y)-Ir(x+dL(x,y),y) |，符号" | | "为取绝对值符号，Ir(x+dL(x,y),y)表示{Rjx，y)} 中坐标位置为（x+djx，y)，y)的像素点的亮度值； ④-4、根据{LiO^y)}中的每个像素点的深度能量值、掩蔽能量值和一致性能量值，得 到I(x，y)}的显著能量图，记为{Estee。(x，y，X，}，将{Est_。(x，y，f)}中坐标位置为（x，y) 的像素点的像素值记为Estere。(x,y,x*)，Estere。(x,y,x*) =Edg (x,y,x*) +Eig (x,y) +Ecg (x,y)。
5.根据权利要求4所述的一种立体图像重定位方法，其特征在于所述的步骤⑥的具体 过程为： ⑥-1、根据{SstOTe。(X，y)}和{EstOTe。(X，y,x，}，计算{Li(X，y)}中的每个像素点的 累计能量值，将中坐标位置为（x，y)的像素点的累计能量值记为M(x，y)， EstereQ(x，y，x*)表示{EstereQ(x，y，x*)}中坐标位置为（x，y)的像素点的像素值，0为控制参 数； ⑥-2、根据{LiO^y)}中的每个像素点的累计能量值，采用动态规划方法找出 {Liky)}中从y= 1到y=H的Ns条成本最小的路径，将每条成本最小的路径作为 HiUy)}的一条垂直缝隙，将{LiUy)}的第i'条垂直缝隙记为[於(.v)|l句X//}，其中， 1彡i'彡Ns，表示丨於(.v)l1旬;$ 在纵坐标位置为y时的横坐标位置； ⑥-3、根据{dJX，y)}中的每个像素点的像素值，判定{LiO^y)}中的每个像素点属于 遮挡区域还是属于匹配区域；对于中坐标位置为（x，y)的像素点，如果djx，y) =255,则判定该像素点属于遮挡区域，如果djx，y)辛255,则判定该像素点属于匹配区 域； ⑥-4、计算{Li(x，y)}中的每个像素点的水平偏移值，将{Li(X，y)}中坐标位置为（X，y)的像素点的水平偏移值记为P(X，y)，
其中，如果Hiky)}中与 坐标位置为（x，y)的像素点在同一水平位置、位于坐标位置为（x，y)的像素点的左侧 且属于匹配区域的像素点存在，及中与坐标位置为（x，y)的像素点在同一 水平位置、位于坐标位置为（x，y)的像素点的右侧且属于匹配区域的像素点存在，则令
;如果{LiO^y)}中与坐标位置为（x，y)的像素点在 同一水平位置、位于坐标位置为（x，y)的像素点的左侧且属于匹配区域的像素点不存在， 而{A(x，y)}中与坐标位置为（x，y)的像素点在同一水平位置、位于坐标位置为（x，y)的 像素点的右侧且属于匹配区域的像素点存在，则令a=xK-X;如果{Miy)}中与坐标位 置为（x，y)的像素点在同一水平位置、位于坐标位置为（x，y)的像素点的左侧且属于匹配 区域的像素点存在，而I(x，y)}中与坐标位置为（x，y)的像素点在同一水平位置、位于 坐标位置为（x，y)的像素点的右侧且属于匹配区域的像素点不存在，则令a=&-X;如果 {A(x，y)}中与坐标位置为（x，y)的像素点在同一水平位置、位于坐标位置为（x，y)的像 素点的左侧且属于匹配区域的像素点不存在，及中与坐标位置为（x，y)的像素 点在同一水平位置、位于坐标位置为（x，y)的像素点的右侧且属于匹配区域的像素点不存 在，贝U令a= 0,x^x，xK>x，表示{Liky)}中与坐标位置为（x，y)的像素点在同一水平 位置且左侧距离最近的属于匹配区域的像素点的横坐标位置，xK表示{LiO^y)}中与坐标 位置为（x，y)的像素点在同一水平位置且右侧距离最近的属于匹配区域的像素点的横坐 标位置，M(xuy)表示{LiUy)}中坐标位置为（xuy)的像素点的累计能量值，M(xK，y)表 示{Li(x，y)}中坐标位置为（XR，y)的像素点的累计能量值； ⑥-5、根据{LiO^y)}中的每个像素点的水平偏移值，对{LiO^y)}的凡条垂直缝隙进 行调整，得到的凡条最优垂直缝隙，将{LiO^y)}的第i'条最优垂直缝隙记为 {卑(.】，)11S0 //}，左乂v) = 5/ 〇:)+ 尸成心，)，4 位置为y时的横坐标位置，八於〇/),)/)表示{LiUy)}中坐标位置为(苟Cv),_y)的像素点的 水平偏移值。
【专利摘要】本发明公开了一种立体图像重定位方法，其首先分别提取左视点图像的立体显著图和显著能量图，并采用动态规划方法找出左视点图像的所有垂直缝隙；然后根据左视点图像中的每个像素点的水平偏移值对左视点图像的所有垂直缝隙进行调整，获取所有最优垂直缝隙；接着根据左视点图像的所有最优垂直缝隙找出右视点图像的所有最优垂直缝隙；再将落于左视点图像的所有最优垂直缝隙和右视点图像的所有最优垂直缝隙内的像素点移除，得到重定位后的立体图像；优点是获得的重定位后的立体图像既保留了重要的显著语义信息，又能保证左视点图像和右视点图像的一致性。
【IPC分类】G06T7-00, G06T3-00
【公开号】CN104574404
【申请号】CN201510017633
【发明人】邵枫, 林文崇, 姜求平, 李福翠
【申请人】宁波大学
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2015年1月14日