JP5419744B2 - 仮想画像を合成する方法 - Google Patents
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Description
深度画像は、カメラから3D空間内のシーン要素までの距離を表す。深度画像を効率的に符号化することは、3Dビデオおよびフリービューテレビジョン(FTV)にとって重要である。FTVは、利用者が視点をインタラクティブに制御して、任意の3D像点から、動的なシーンの新たな仮想画像を生成できるようにする。
従来の画像とは異なり、深度画像は、深度不連続部を除いて、空間的に単調である。従って、復号化誤差は、深度不連続部付近に集中する傾向があり、深度不連続部を保持し損なうと、仮想画像の品質が著しく劣化することになる。図7(A)および図7(B)を参照されたい。
解像度を下げた深度を符号化すると、ビットレートを大幅に低減することができるが、解像度が失われることによって、深度不連続部のような高頻度の領域において、特に、深度マップの品質も劣化する。結果として生成される画像レンダリングアーティファクトは、視覚的に気になるものとなる。従来のダウン/アップサンプラは、いずれも、ローパスフィルタまたは補間フィルタを用いて品質劣化を抑えている。すなわち、従来のフィルタは、フィルタリングされた各ピクセルを得るために、フィルタによって覆われるいくつかのピクセルの深度を何らかの方法で合成する。そのフィルタリングは、多数の深度に依存するので、深度不連続部を「汚す」、すなわち不鮮明にする。
本発明によるフィルタリングは、スライディングウインドウ内で単一の代表深度を選択して、欠けているかまたは歪んでいる深度を再生し、かつ深度不連続部にある深度画像内の構造、例えば、物体境界およびエッジを不鮮明にすることなく、異常値を除去する。
図4Aは、復号化誤差を除去するための適応メディアンフィルタ411と、復号化された画像から深度不連続部を再生するための適応min−maxフィルタ412と、任意の残存する誤差を除去するための3×3メディアンフィルタ413とを含む、本発明の深度再構成フィルタ401の一1つの実施の形態を示す。
メディアンフィルタ411は、雑音を低減するために用いられる非線形フィルタである。メディアンフィルタは、平均フィルタのように、深度中央値に大きく影響を及ぼさない。さらに、フィルタが深度不連続部をまたぐときに、中央値は、新たな非現実的ピクセル深度を生じる原因にはならない。しかしながら、メディアンフィルタの安定性は、ウインドウサイズによるので、本発明では、ウインドウサイズを適応的に調整する。
適応min−maxフィルタは、適応メディアンフィルタと同じサイズである。このフィルタは、以下の通りである。
最後の3×3メディアンフィルタリングは、異常値深度を補正する。
図4Bは、頻度近接フィルタ421およびバイラテラルフィルタ422を含む、本発明の深度再構成フィルタ402における1つの実施の形態を示す。
図5に示されるように、本発明では、最初に、前処理された入力深度画像501に頻度近接(FC)フィルタ421を適用して、中間深度画像502を生成し、その後、中間深度画像は、バイラテラルフィルタ422によって処理され、出力深度画像503が生成される。
頻度低高フィルタ
図6Dに示されるように、頻度低高フィルタの基本的な動作は、以下の通りである。フィルタウインドウW609内のピクセルのための中央値611が求められる(610)。その後、その中央値を用いて、ピクセルが2つの集合、すなわち、Slow621およびShigh622に分割され(620)、集合Slowが中央値よりも小さな深度を有するピクセルを含み、集合Shighが、中央値よりも大きな深度を有するピクセルを含むようにする。
上記のフィルタを用いて、再構成された深度画像を処理した後に、アーティファクトとして現れる多少の誤差が深度不連続部に依然として残存する可能性がある。残存する誤差を低減するために、本発明では、中間画像502にバイラテラルフィルタ422を適用して、出力深度画像503を生成する。
2D画像をダウンサンプリングするために、ある特定のウインドウ内のピクセル深度の中の代表深度が選択される。本発明では、以下の深度中央値を選択する。
形態的膨張および収縮は、画像処理の技術分野においてよく知られている用語である。出力画像における任意の所与のピクセルの状態は、入力画像内の対応するピクセルおよびその隣接ピクセルに、ある規則を適用することによって決定される。
収縮規則の場合、出力ピクセルの深度は、近辺にある全てのピクセルの最小深度である。収縮は、一般的に、物体のサイズを小さくし、構造化要素よりも小さな半径を有する物体を取り去ることによって、小さな異常を除去する。グレースケール画像では、収縮は、近辺の最小値を取ることによって、暗い背景上の明るい物体の輝度を小さくし、それゆえ、サイズを小さくする。
本明細書において定義される場合、仮想画像は、入力ビデオ内に存在しない画像、例えば、入力ビデオを取得するときに存在しないカメラ視点からのシーンの画像である。
一般的に、深度データは、深度または距離カメラおよびコンピュータグラフィックツールを用いて取得することができるか、または好ましい深度推定手順によって求めることができる。
大部分の従来の仮想画像合成法は、対応する深度マップを用いて、テクスチャ画像をワーピングする。しかしながら、隣接する画像のテクスチャ画像を仮想画像平面内に直接3Dワーピングすると、多くの場合に、合成された仮想画像内に偽りの黒い輪郭が生成される。これらの輪郭は、仮想画像の座標の整数表現に関わる丸め誤差によって、また、誤った初期深度によって引き起こされる。
仮想画像合成のための2つの基準画像を有する場合に、本発明では、最初に、2つ、すなわち、各画像1101および1102から1つずつの3Dワーピング済み画像を合成することができる。これらの2つのワーピング済み画像をブレンドする前に、本発明では、ヒストグラムマッチングを適用して、合成された画像の不整合を引き起こす場合がある、2つの画像間の照度差および色差を低減する。
2つの3Dワーピング済み画像は、重み付けられた(α)和を用いて合成することができる。
画像ブレンディングは、大部分の遮蔽物除去領域を効率的に埋める。遮蔽物除去領域は、基準画像内では見ることができないが、合成された画像内に存在するエリアである。しかしながら、残存する遮蔽物除去領域および不良の深度に起因して、いくつかの穴が依然として残る。
Claims (13)
- 一連のテクスチャ画像および一連の対応する深度画像から仮想画像を合成する方法であって、各深度画像は、ピクセル位置I(x,y)における深度dを格納し、該方法のステップを実行するためのプロセッサを備え、該方法は、
対応する前処理された深度画像を生成するために、前記各深度画像を前処理するステップと、
前記一連のテクスチャ画像から第1の基準画像および第2の基準画像を選択するステップと、
対応するワーピングされた画像を生成するために、前記基準画像に対応する前記前処理された深度画像に深度ベース3Dワーピングを適用するステップと、
前記ワーピングされた画像を用いて、対応するヒストグラム画像を生成するために、前記第1の基準画像および前記第2の基準画像に深度ベースヒストグラムマッチングを適用するステップと、
対応する仮想画像を生成するために、前記各ヒストグラム画像に、基本画像と補助画像とのブレンディングを適用するステップと、
仮想画像を合成するために、前記各仮想画像に深度ベースインペインティングを適用するステップと
を含む方法。 - 前記前処理するステップは、
前記深度画像内の前記ピクセルにわたって、前記ピクセルを中心とした1組のピクセルに及ぶようにウインドウをスライドさせるステップと、
処理された深度画像を生成するために、前記ピクセルに、前記ウインドウ内の前記1組のピクセルからの単一の代表深度を割り当てるステップと、
深度不連続部を不鮮明にすることなく異常値深度を補正し、前記前処理された深度画像を生成するために、前記処理された深度画像内の各ピクセルをフィルタリングするステップと
をさらに含む請求項1に記載の方法。 - 前記前処理は、誤差を補正し、深度不連続部における深度の空間的および時間的整合性を高める
請求項1に記載の方法。 - 前記深度ベースヒストグラムマッチングは、ピクセル強度の分布を調整することによって、前記2つの基準画像間の照度差を低減する
請求項1に記載の方法。 - 前記深度ベース3Dワーピングは、前記前処理された深度、およびシーンの幾何学的形状を記述するカメラパラメータに基づいて、前記基準画像内のピクセルを前記ワーピングされた画像に投影する
請求項1に記載の方法。 - 前記基本画像と補助画像とのブレンディングは、前記前処理された深度画像を用いて、前記ヒストグラム画像をブレンドする
請求項1に記載の方法。 - 前記深度ベースインペインティングは、深度ベースインペインティングを用いて、残存する穴を埋める
請求項1に記載の方法。 - 前記第1の基準画像および前記第2の基準画像のために、ピクセル強度の累積基準ヒストグラムを構成するステップと、
各基準画像に対応する累積基準ヒストグラムの線形結合に基づいて、ピクセル強度の累積ワーピングヒストグラムを求めるステップと、
対応する累積基準ヒストグラムおよび累積ワーピングヒストグラムに基づいて、前記第1の基準画像および前記第2の基準画像のためのマッピング関数を生成するステップと、
前記ヒストグラム画像を生成するために、前記第1の基準画像および前記第2の基準画像内のピクセル毎に、対応するマッピング関数を適用するステップと
をさらに含む請求項4に記載の方法。 - 前記深度ベースインペインティングは、前記深度画像によって求められるような背景ピクセルを用いて穴を埋める
請求項7に記載の方法。 - 前記一連のテクスチャ画像および一連の対応する深度画像は、復号器の再構成された出力である
請求項1に記載の方法。 - 前記仮想画像を用いて、前記一連のテクスチャ画像内のテクスチャ画像を予測するステップ
をさらに含む請求項1に記載の方法。 - 前記予測することは、符号化器の一部であり、
前記方法は、
前記テクスチャ画像と前記仮想画像との間の差を表す残差を計算するステップと、
前記残差を圧縮ビットストリームの一部として符号化するステップと
をさらに含む請求項11に記載の方法。 - 前記予測することは、復号器の一部であり、
前記方法は、
前記テクスチャ画像と前記仮想画像との間の差を表す残差を復号化するステップと、
再構成されたテクスチャ画像を生成するために、前記残差を前記仮想画像に追加するステップ
をさらに含む請求項11に記載の方法。
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Families Citing this family (54)
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US20120269458A1 (en) * | 2007-12-11 | 2012-10-25 | Graziosi Danillo B | Method for Generating High Resolution Depth Images from Low Resolution Depth Images Using Edge Layers |
US20100195867A1 (en) * | 2009-01-30 | 2010-08-05 | Microsoft Corporation | Visual target tracking using model fitting and exemplar |
US8295546B2 (en) | 2009-01-30 | 2012-10-23 | Microsoft Corporation | Pose tracking pipeline |
US8189943B2 (en) * | 2009-03-17 | 2012-05-29 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for up-sampling depth images |
US8284237B2 (en) * | 2009-09-09 | 2012-10-09 | Nokia Corporation | Rendering multiview content in a 3D video system |
US8643701B2 (en) * | 2009-11-18 | 2014-02-04 | University Of Illinois At Urbana-Champaign | System for executing 3D propagation for depth image-based rendering |
JP5150698B2 (ja) * | 2010-09-30 | 2013-02-20 | 株式会社東芝 | デプス補正装置及び方法 |
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 |
US9582928B2 (en) | 2011-01-13 | 2017-02-28 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Multi-view rendering apparatus and method using background pixel expansion and background-first patch matching |
US20120206440A1 (en) * | 2011-02-14 | 2012-08-16 | Dong Tian | Method for Generating Virtual Images of Scenes Using Trellis Structures |
CN103354997A (zh) * | 2011-02-18 | 2013-10-16 | 索尼公司 | 图像处理设备和图像处理方法 |
TWI419078B (zh) * | 2011-03-25 | 2013-12-11 | Univ Chung Hua | 即時立體影像產生裝置與方法 |
JP5824896B2 (ja) * | 2011-06-17 | 2015-12-02 | ソニー株式会社 | 画像処理装置および方法、並びにプログラム |
US9300946B2 (en) | 2011-07-08 | 2016-03-29 | Personify, Inc. | System and method for generating a depth map and fusing images from a camera array |
US9401041B2 (en) | 2011-10-26 | 2016-07-26 | The Regents Of The University Of California | Multi view synthesis method and display devices with spatial and inter-view consistency |
JP5983935B2 (ja) | 2011-11-30 | 2016-09-06 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 新視点画像生成装置および新視点画像生成方法 |
US8811938B2 (en) | 2011-12-16 | 2014-08-19 | Microsoft Corporation | Providing a user interface experience based on inferred vehicle state |
KR20130073459A (ko) * | 2011-12-23 | 2013-07-03 | 삼성전자주식회사 | 멀티-뷰 생성 방법 및 장치 |
JP5934380B2 (ja) * | 2011-12-29 | 2016-06-15 | インテル コーポレイション | 可変の深さ圧縮 |
US20130202194A1 (en) * | 2012-02-05 | 2013-08-08 | Danillo Bracco Graziosi | Method for generating high resolution depth images from low resolution depth images using edge information |
TWI478095B (zh) * | 2012-02-07 | 2015-03-21 | Nat Univ Chung Cheng | Check the depth of mismatch and compensation depth error of the perspective synthesis method |
US20130287289A1 (en) * | 2012-04-25 | 2013-10-31 | Dong Tian | Synthetic Reference Picture Generation |
JP5362878B2 (ja) * | 2012-05-09 | 2013-12-11 | 株式会社日立国際電気 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
TWI462054B (zh) * | 2012-05-15 | 2014-11-21 | Nat Univ Chung Cheng | Estimation Method of Image Vagueness and Evaluation Method of Image Quality |
US9258562B2 (en) | 2012-06-13 | 2016-02-09 | Qualcomm Incorporated | Derivation of depth map estimate |
WO2014013805A1 (ja) * | 2012-07-18 | 2014-01-23 | ソニー株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法、並びに画像表示装置 |
JP5493155B2 (ja) * | 2012-09-06 | 2014-05-14 | シャープ株式会社 | 立体画像処理装置、立体画像処理方法、及びプログラム |
US9596445B2 (en) | 2012-11-30 | 2017-03-14 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Different-view image generating apparatus and different-view image generating method |
JP2014143515A (ja) * | 2013-01-23 | 2014-08-07 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
US9639748B2 (en) * | 2013-05-20 | 2017-05-02 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for detecting persons using 1D depths and 2D texture |
CN103402097B (zh) * | 2013-08-15 | 2016-08-10 | 清华大学深圳研究生院 | 一种自由视点视频深度图编码方法及其失真预测方法 |
US9769498B2 (en) * | 2014-03-28 | 2017-09-19 | University-Industry Cooperation Group Of Kyung Hee University | Method and apparatus for encoding of video using depth information |
CN103997635B (zh) * | 2014-04-11 | 2015-10-28 | 清华大学深圳研究生院 | 自由视点视频的合成视点失真预测方法及编码方法 |
US9691140B2 (en) * | 2014-10-31 | 2017-06-27 | Intel Corporation | Global matching of multiple images |
US9900583B2 (en) * | 2014-12-04 | 2018-02-20 | Futurewei Technologies, Inc. | System and method for generalized view morphing over a multi-camera mesh |
US10957042B2 (en) | 2015-09-22 | 2021-03-23 | Siemens Healthcare Gmbh | Auto-referencing in digital holographic microscopy reconstruction |
CN108475330B (zh) * | 2015-11-09 | 2022-04-08 | 港大科桥有限公司 | 用于有伪像感知的视图合成的辅助数据 |
WO2018006246A1 (zh) | 2016-07-04 | 2018-01-11 | 曹亮 | 四相机组平面阵列特征点匹配方法及基于其的测量方法 |
CN106331728B (zh) * | 2016-09-06 | 2019-05-07 | 西安电子科技大学 | 用于多视点深度视频编码的虚拟视点合成失真预测方法 |
US10694202B2 (en) * | 2016-12-01 | 2020-06-23 | Qualcomm Incorporated | Indication of bilateral filter usage in video coding |
CN106651938B (zh) * | 2017-01-17 | 2019-09-17 | 湖南优象科技有限公司 | 一种融合高分辨率彩色图像的深度图增强方法 |
US10192321B2 (en) * | 2017-01-18 | 2019-01-29 | Adobe Inc. | Multi-style texture synthesis |
CN108573506B (zh) * | 2017-03-13 | 2021-12-17 | 北京贝塔科技股份有限公司 | 图像处理方法及*** |
WO2019001710A1 (en) | 2017-06-29 | 2019-01-03 | Huawei Technologies Co., Ltd. | APPARATUSES AND METHODS FOR ENCODING AND DECODING A VIDEO CODING BLOCK OF A MULTIVATE VIDEO SIGNAL |
CN107301662B (zh) * | 2017-06-30 | 2020-09-08 | 深圳大学 | 深度图像的压缩恢复方法、装置、设备及存储介质 |
EP3462408A1 (en) * | 2017-09-29 | 2019-04-03 | Thomson Licensing | A method for filtering spurious pixels in a depth-map |
US11432010B2 (en) | 2017-12-19 | 2022-08-30 | Vid Scale, Inc. | Face discontinuity filtering for 360-degree video coding |
JP7080688B2 (ja) * | 2018-03-22 | 2022-06-06 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、プログラム |
US11094088B2 (en) * | 2018-08-31 | 2021-08-17 | Mediatek Inc. | Method and apparatus of in-loop filtering for virtual boundaries in video coding |
US11765349B2 (en) | 2018-08-31 | 2023-09-19 | Mediatek Inc. | Method and apparatus of in-loop filtering for virtual boundaries |
US11089335B2 (en) | 2019-01-14 | 2021-08-10 | Mediatek Inc. | Method and apparatus of in-loop filtering for virtual boundaries |
EP3816942A1 (en) * | 2019-10-29 | 2021-05-05 | Koninklijke Philips N.V. | An image processing method for setting transparency values and color values of pixels in a virtual image |
US11783444B1 (en) * | 2019-11-14 | 2023-10-10 | Apple Inc. | Warping an input image based on depth and offset information |
CN112637582B (zh) * | 2020-12-09 | 2021-10-08 | 吉林大学 | 模糊边缘驱动的单目视频虚拟视图三维模糊表面合成方法 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5727080A (en) * | 1995-05-03 | 1998-03-10 | Nec Research Institute, Inc. | Dynamic histogram warping of image histograms for constant image brightness, histogram matching and histogram specification |
US5793886A (en) * | 1996-12-19 | 1998-08-11 | Eastman Kodak Company | Method of adjusting image pixel values within an image sequence by interpolation of target cumulative histograms for images to be adjusted |
US6650774B1 (en) * | 1999-10-01 | 2003-11-18 | Microsoft Corporation | Locally adapted histogram equalization |
US6965379B2 (en) * | 2001-05-08 | 2005-11-15 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | N-view synthesis from monocular video of certain broadcast and stored mass media content |
CA2511040A1 (en) * | 2004-09-23 | 2006-03-23 | The Governors Of The University Of Alberta | Method and system for real time image rendering |
US7671894B2 (en) * | 2004-12-17 | 2010-03-02 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method and system for processing multiview videos for view synthesis using skip and direct modes |
US8228994B2 (en) * | 2005-05-20 | 2012-07-24 | Microsoft Corporation | Multi-view video coding based on temporal and view decomposition |
US7471292B2 (en) * | 2005-11-15 | 2008-12-30 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Virtual view specification and synthesis in free viewpoint |
EP1862969A1 (en) * | 2006-06-02 | 2007-12-05 | Eidgenössische Technische Hochschule Zürich | Method and system for generating a representation of a dynamically changing 3D scene |
JP5575650B2 (ja) * | 2007-10-11 | 2014-08-20 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 奥行きマップを処理する方法及び装置 |
BRPI0910284A2 (pt) * | 2008-03-04 | 2015-09-29 | Thomson Licensing | vista de referência virtual |
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