【摘要】 本发明涉及基于实时人机对话的平面视频转立体视频的方法，属于计算机多媒体技术领域，该方法包括：计算机将整个视频序列划分成内容相关的子序列；用户指定每个子序列中任意一帧作为关键帧；计算机对所有平面视频帧进行滤波，增强图像边缘信息，锐化视频帧前景物体的边缘；对关键帧和非关键帧的进行前景物体分割，并提取轮廓曲线和深度图，直到生成原平面视频序列所有帧对应的深度图序列；再利用平滑后的深度图序列渲染生成每一时刻所对应的多个视角的视图，并合成立体视频帧；将各个时刻的立体视频帧组成立体视频序列。本发明基于实时人机对话，可以得到每一帧的精确深度图，从而很好地实现平面视频转立体视频，最终得到效果较好的立体视频。 【专利类型】发明授权 【申请人】清华大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】100084 北京市海淀区清华园 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810111774.6 【申请日】2008-05-16 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101287143B 【公开公告日】2010-09-15 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101287143B 【授权公告日】2010-09-15 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】H04N13/00; G06T7/00 【发明人】戴琼海; 尤志翔; 刘继明 【主权项内容】一种基于实时人机对话的平面视频转立体视频方法，包括以下步骤：1)基于镜头检测技术，计算机自动对要处理的平面视频序列，按照相邻视频帧内容的上下文关系，将整个视频序列划分成内容相关的子序列；同时，用户通过计算机屏幕指定每个子序列中任意一帧作为关键帧，其余作为非关键帧；2)基于拉普拉斯算子，计算机自动对所有平面视频帧进行滤波，增强图像边缘信息，锐化视频帧前景物体的边缘，突出对应的前景物体的轮廓；3)用户基于实时人机对话，对关键帧进行前景物体分割，并提取轮廓曲线和深度图；4)用户基于实时人机对话，对非关键帧的前景物体进行分割和提取轮廓曲线；5)用户基于实时人机对话，提取非关键帧的深度图；6)重复步骤4)～5)，直到生成该视频子序列中所有非关键帧的深度图；7)重复步骤3)～6)，直到生成原平面视频序列所有帧对应的深度图序列；8)计算机自动对深度图序列中每一帧深度图进行高斯平滑处理，消除立体视图渲染时的边缘抖动；9)基于基于深度信息的渲染DIBR算法，计算机自动将原视频序列的每一帧作为参考视图，利用平滑后的深度图序列渲染生成每一时刻所对应的多个视角的视图；然后，根据特定立体显示设备的要求，将每一个时刻多个视角的视图合成为该时刻对应的立体视频帧；10)计算机自动将每个时刻的立体视频帧组成立体视频序列；所述步骤4)用户基于实时人机对话，对非关键帧的前景物体进行分割和提取轮廓曲线，具体步骤包括：41)计算机自动将关键帧每一个前景物体的轮廓曲线复制到相邻非关键帧的对应位置，作为非关键帧前景物体轮廓曲线的初始位置；42)用户通过计算机屏幕，基于图像编辑软件工具，对轮廓曲线进行局部位置调整，得到精确的非关键帧前景物体轮廓曲线；该非关键帧中每一条轮廓曲线包围的区域为非关键帧的前景物体，所有轮廓曲线以外的区域为非关键帧的背景区域，由此完成非关键帧的前景物体分割。 ： 【当前权利人】广东清立方科技有限公司 【当前专利权人地址】广东省佛山市顺德区大良街道办事处新滘社区居民委员会凤翔路41号C栋107号(场地仅作办公用途) 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000400000624D 【引证次数】1.0 【被引证次数】2 【他引次数】1.0 【被自引次数】2.0 【家族引证次数】1.0 【家族被引证次数】41
