JP2011060216A5 - - Google Patents

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前記目的を達成するために、本発明は、複数の視点で被写体をそれぞれ撮像して得られた複数の画像を入力する画像入力手段と、前記複数の画像間で各画素の対応関係を検出する対応関係検出手段と、前記対応関係が検出された画素の奥行き情報を算出して、該奥行き情報を含む奥行きマップを作成する奥行きマップ作成手段と、前記対応関係が検出されなかったオクルージョン画素に対応する領域をオクルージョン領域として、前記オクルージョン領域と該オクルージョン領域を囲む周囲領域とからなる画像参照領域を決定する画像参照領域決定手段と、前記画像参照領域内の部分画像の特徴量に基づいて、前記画像参照領域を複数のクラスタに分割する領域分割手段と、前記各クラスタに注目し、前記奥行きマップにおける注目クラスタの前記奥行き情報、および、前記注目クラスタの前記特徴量に基づいて選択した他の前記クラスタの前記奥行き情報のうち、少なくとも一方の奥行き情報に基づいて、前記注目クラスタ内の前記オクルージョン画素の奥行き情報を算出するオクルージョン奥行き情報算出手段と、前記オクルージョン画素の前記奥行き情報を前記奥行きマップに追加する奥行きマップ更新手段と、前記画像入力手段によって入力された前記複数の画像と、前記オクルージョン画素の前記奥行き情報が追加された前記奧行きマップとに基づいて、仮想視点画像を作成する仮想視点画像作成手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置を提供する。
また、本発明は、複数の視点で被写体をそれぞれ撮像して得られた複数の画像間で各画素の対応関係を検出する対応関係検出ステップと、前記対応関係が検出された画素の奥行き情報を算出して、該奥行き情報を含む奥行きマップを作成する奥行きマップ作成ステップと、前記対応関係が検出されなかったオクルージョン画素に対応する領域をオクルージョン領域として、前記オクルージョン領域と該オクルージョン領域を囲む周囲領域とからなる画像参照領域を決定する画像参照領域決定ステップと、前記画像参照領域内の部分画像の特徴量に基づいて、前記画像参照領域を複数のクラスタに分割する領域分割ステップと、前記各クラスタに注目し、前記奥行きマップにおける注目クラスタの前記奥行き情報、および、前記注目クラスタの前記特徴量に基づいて選択した他の前記クラスタの前記奥行き情報のうち、少なくとも一方の奥行き情報に基づいて、前記注目クラスタ内の前記オクルージョン画素の奥行き情報を算出するオクルージョン奥行き情報算出ステップと、前記オクルージョン画素の前記奥行き情報を前記奥行きマップに追加する奥行きマップ更新ステップと、前記複数の視点で被写体をそれぞれ撮像して得られた前記複数の画像と、前記オクルージョン画素の前記奥行き情報が追加された前記奧行きマップとに基づいて、仮想視点画像を作成する仮想視点画像作成ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法提供する。

Claims (14)

  1. 複数の視点で被写体をそれぞれ撮像して得られた複数の画像を入力する画像入力手段と、
    前記複数の画像間で各画素の対応関係を検出する対応関係検出手段と、
    前記対応関係が検出された画素の奥行き情報を算出して、該奥行き情報を含む奥行きマップを作成する奥行きマップ作成手段と、
    前記対応関係が検出されなかったオクルージョン画素に対応する領域をオクルージョン領域として、前記オクルージョン領域と該オクルージョン領域を囲む周囲領域とからなる画像参照領域を決定する画像参照領域決定手段と、
    前記画像参照領域内の部分画像の特徴量に基づいて、前記画像参照領域を複数のクラスタに分割する領域分割手段と、
    前記各クラスタに注目し、前記奥行きマップにおける注目クラスタの前記奥行き情報、および、前記注目クラスタの前記特徴量に基づいて選択した他の前記クラスタの前記奥行き情報のうち、少なくとも一方の奥行き情報に基づいて、前記注目クラスタ内の前記オクルージョン画素の奥行き情報を算出するオクルージョン奥行き情報算出手段と、
    前記オクルージョン画素の前記奥行き情報を前記奥行きマップに追加する奥行きマップ更新手段と、
    前記画像入力手段によって入力された前記複数の画像と、前記オクルージョン画素の前記奥行き情報が追加された前記奧行きマップとに基づいて、仮想視点画像を作成する仮想視点画像作成手段と、
    を備えたことを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記領域分割手段は、前記特徴量として、前記部分画像の色、輝度、空間周波数およびテクスチャのうち少なくともひとつに基づいて、前記画像参照領域の分割を行うことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記オクルージョン奥行き情報算出手段は、前記各クラスタごとに、前記対応関係が検出された画素の奥行き情報の平均値を算出し、該平均値を前記オクルージョン画素の奥行き情報とすることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
  4. 前記オクルージョン奥行き情報算出手段は、前記注目クラスタ内に前記対応関係が検出された画素がある場合には、前記注目クラスタ内の前記奥行き情報の平均値を、前記注目クラスタ内の前記オクルージョン画素の奥行き情報とし、前記注目クラスタ内に前記対応関係が検出された画素がない場合には、前記画像参照領域内の前記複数のクラスタのうちで前記特徴量が前記注目クラスタの前記特徴量に最も近いクラスタを選択し、その選択したクラスタ内の前記奥行き情報の平均値を、前記注目クラスタ内の前記オクルージョン画素の奥行き情報とすることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
  5. 前記オクルージョン奥行き情報算出手段は、前記各クラスタごとに前記奥行き情報の分布を示す分布情報を算出し、該分布情報に基づいて前記オクルージョン画素の奥行き情報を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
  6. 前記画像参照領域決定手段は、前記オクルージョン領域の外周に、一定の幅を有する帯状の前記周囲領域を設定することを特徴とする請求項1ないし5のうちいずれか1項に記載の画像処理装置。
  7. 前記画像参照領域決定手段は、前記オクルージョン領域の外周に、前記オクルージョン領域の幅に対して一定の比率の幅を有する前記周囲領域を設定することを特徴とする請求項1ないし5のうちいずれか1項に記載の画像処理装置。
  8. 複数の視点で被写体をそれぞれ撮像して得られた複数の画像間で各画素の対応関係を検出する対応関係検出ステップと、
    前記対応関係が検出された画素の奥行き情報を算出して、該奥行き情報を含む奥行きマップを作成する奥行きマップ作成ステップと、
    前記対応関係が検出されなかったオクルージョン画素に対応する領域をオクルージョン領域として、前記オクルージョン領域と該オクルージョン領域を囲む周囲領域とからなる画像参照領域を決定する画像参照領域決定ステップと、
    前記画像参照領域内の部分画像の特徴量に基づいて、前記画像参照領域を複数のクラスタに分割する領域分割ステップと、
    前記各クラスタに注目し、前記奥行きマップにおける注目クラスタの前記奥行き情報、および、前記注目クラスタの前記特徴量に基づいて選択した他の前記クラスタの前記奥行き情報のうち、少なくとも一方の奥行き情報に基づいて、前記注目クラスタ内の前記オクルージョン画素の奥行き情報を算出するオクルージョン奥行き情報算出ステップと、
    前記オクルージョン画素の前記奥行き情報を前記奥行きマップに追加する奥行きマップ更新ステップと、
    前記複数の視点で被写体をそれぞれ撮像して得られた前記複数の画像と、前記オクルージョン画素の前記奥行き情報が追加された前記奧行きマップとに基づいて、仮想視点画像を作成する仮想視点画像作成ステップと、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
  9. 前記特徴量として、前記部分画像の色、輝度、空間周波数およびテクスチャのうち少なくともひとつに基づいて、前記画像参照領域の分割を行うことを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。
  10. 前記オクルージョン奥行き情報算出ステップにて、前記各クラスタごとに、前記対応関係が検出された画素の奥行き情報の平均値を算出し、該平均値を前記オクルージョン画素の奥行き情報とすることを特徴とする請求項8または9に記載の画像処理方法。
  11. 前記オクルージョン奥行き情報算出ステップにて、前記注目クラスタ内に前記対応関係が検出された画素がある場合には、前記注目クラスタ内の前記奥行き情報の平均値を、前記注目クラスタ内の前記オクルージョン画素の奥行き情報とし、前記注目クラスタ内に前記対応関係が検出された画素がない場合には、前記画像参照領域内の前記複数のクラスタのうちで前記特徴量が前記注目クラスタの前記特徴量に最も近いクラスタを選択し、その選択したクラスタ内の前記奥行き情報の平均値を、前記注目クラスタ内の前記オクルージョン画素の奥行き情報とすることを特徴とする請求項8または9に記載の画像処理方法。
  12. 前記オクルージョン奥行き情報算出ステップにて、前記各クラスタごとに前記奥行き情報の分布を示す分布情報を算出し、該分布情報に基づいて前記オクルージョン画素の奥行き情報を算出することを特徴とする請求項8または9に記載の画像処理方法。
  13. 前記画像参照領域決定ステップにて、前記オクルージョン領域の外周に、一定の幅を有する帯状の前記周囲領域を設定することを特徴とする請求項8ないし12のうちいずれか1項に記載の画像処理方法。
  14. 前記画像参照領域決定ステップにて、前記オクルージョン領域の外周に、前記オクルージョン領域の幅に対して一定の比率の幅を有する前記周囲領域を設定することを特徴とする請求項8ないし12のうちいずれか1項に記載の画像処理方法。
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Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8446492B2 (en) * 2009-12-10 2013-05-21 Honda Motor Co., Ltd. Image capturing device, method of searching for occlusion region, and program
EP2518995B1 (en) * 2009-12-24 2018-08-22 Sharp Kabushiki Kaisha Multocular image pickup apparatus and multocular image pickup method
JP4787369B1 (ja) * 2010-03-30 2011-10-05 富士フイルム株式会社 画像処理装置および方法並びにプログラム
US20120162412A1 (en) * 2010-12-22 2012-06-28 Electronics And Telecommunications Research Institute Image matting apparatus using multiple cameras and method of generating alpha maps
US8629901B2 (en) * 2011-05-19 2014-01-14 National Taiwan University System and method of revising depth of a 3D image pair
JP5333534B2 (ja) * 2011-07-19 2013-11-06 カシオ計算機株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
CN102316352B (zh) * 2011-08-08 2013-11-06 清华大学 一种基于区域连通图的立体视频深度图的制作方法和装置
JP5751117B2 (ja) * 2011-09-29 2015-07-22 大日本印刷株式会社 画像生成装置、画像生成方法、画像生成装置用プログラム
US9143749B2 (en) * 2011-10-11 2015-09-22 Sony Corporation Light sensitive, low height, and high dynamic range camera
US9672609B1 (en) * 2011-11-11 2017-06-06 Edge 3 Technologies, Inc. Method and apparatus for improved depth-map estimation
US8824778B2 (en) * 2012-01-13 2014-09-02 Cyberlink Corp. Systems and methods for depth map generation
ITTO20120413A1 (it) * 2012-05-08 2013-11-09 Sisvel Technology Srl Metodo per la generazione e ricostruzione di un flusso video tridimensionale, basato sull'utilizzo della mappa delle occlusioni, e corrispondente dispositivo di generazione e ricostruzione.
US20130329985A1 (en) * 2012-06-07 2013-12-12 Microsoft Corporation Generating a three-dimensional image
US20150245062A1 (en) * 2012-09-25 2015-08-27 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Picture encoding method, picture decoding method, picture encoding apparatus, picture decoding apparatus, picture encoding program, picture decoding program and recording medium
JP6066765B2 (ja) * 2013-02-27 2017-01-25 キヤノン株式会社 撮像装置、その制御方法、および制御プログラム
US20140267616A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Scott A. Krig Variable resolution depth representation
KR102156402B1 (ko) 2013-11-05 2020-09-16 삼성전자주식회사 영상 처리 방법 및 장치
CN103927245B (zh) * 2014-04-23 2017-04-12 英华达(上海)科技有限公司 一种3d打印的网络监控***及方法
EP3274986A4 (en) 2015-03-21 2019-04-17 Mine One GmbH METHODS, SYSTEMS, AND SOFTWARE FOR VIRTUAL 3D
US11501406B2 (en) 2015-03-21 2022-11-15 Mine One Gmbh Disparity cache
US10853625B2 (en) 2015-03-21 2020-12-01 Mine One Gmbh Facial signature methods, systems and software
KR102341267B1 (ko) * 2015-05-04 2021-12-20 삼성전자주식회사 양안 시차 영상에 대한 렌더링 방법 및 장치
CN106558053B (zh) * 2015-09-25 2019-06-21 株式会社理光 对象分割方法和对象分割装置
CN105303543A (zh) * 2015-10-23 2016-02-03 努比亚技术有限公司 图像增强方法及移动终端
US10869015B2 (en) * 2016-06-30 2020-12-15 Intel Corporation Method and apparatus for virtual reality depth retargeting
EP3721378A4 (en) * 2017-12-05 2021-08-18 Mine One GmbH DISPARITY CACHE MEMORY
CN110326028A (zh) * 2018-02-08 2019-10-11 深圳市大疆创新科技有限公司 图像处理的方法、装置、计算机***和可移动设备
US10510155B1 (en) * 2019-06-11 2019-12-17 Mujin, Inc. Method and processing system for updating a first image generated by a first camera based on a second image generated by a second camera
CN114882496B (zh) * 2022-04-15 2023-04-25 武汉益模科技股份有限公司 基于深度图像的三维部件相似度计算方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07287761A (ja) * 1994-04-19 1995-10-31 Canon Inc 画像処理装置及び画像処理方法
JP3826236B2 (ja) * 1995-05-08 2006-09-27 松下電器産業株式会社 中間像生成方法、中間像生成装置、視差推定方法、及び画像伝送表示装置
US6163337A (en) * 1996-04-05 2000-12-19 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Multi-view point image transmission method and multi-view point image display method
JP3769850B2 (ja) * 1996-12-26 2006-04-26 松下電器産業株式会社 中間視点画像生成方法および視差推定方法および画像伝送方法
JP3745117B2 (ja) * 1998-05-08 2006-02-15 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
US7058204B2 (en) * 2000-10-03 2006-06-06 Gesturetek, Inc. Multiple camera control system
US7085409B2 (en) * 2000-10-18 2006-08-01 Sarnoff Corporation Method and apparatus for synthesizing new video and/or still imagery from a collection of real video and/or still imagery
US6847728B2 (en) * 2002-12-09 2005-01-25 Sarnoff Corporation Dynamic depth recovery from multiple synchronized video streams
US7259778B2 (en) * 2003-07-01 2007-08-21 L-3 Communications Corporation Method and apparatus for placing sensors using 3D models
KR101031624B1 (ko) * 2006-09-20 2011-04-27 니폰덴신뎅와 가부시키가이샤 화상 부호화 방법 및 복호 방법, 그 장치 및 그 프로그램을 기록한 기억매체
US8330801B2 (en) * 2006-12-22 2012-12-11 Qualcomm Incorporated Complexity-adaptive 2D-to-3D video sequence conversion
KR20090055803A (ko) * 2007-11-29 2009-06-03 광주과학기술원 다시점 깊이맵 생성 방법 및 장치, 다시점 영상에서의변이값 생성 방법
JP5858380B2 (ja) * 2010-12-03 2016-02-10 国立大学法人名古屋大学 仮想視点画像合成方法及び仮想視点画像合成システム

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