專利名稱：三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是關(guān)于一種三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，尤指一種能通過接收一二維圖像信號并使得此二維圖像信號經(jīng)過適當(dāng)?shù)倪\(yùn)算程序的方式，而將此二維圖像信號轉(zhuǎn)換成一三維視頻信號的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法。
背景技術(shù)：
隨著近年來三維立體電影技術(shù)的發(fā)展，全球已掀起一陣三維立體電影的風(fēng)潮。再拜電影界大師詹姆斯 卡麥隆所執(zhí)導(dǎo)的三維立體電影「阿凡達(dá)」的推波助瀾下，二維圖像轉(zhuǎn)三維視頻技術(shù)更是熱門的研究主題。不論是業(yè)界或是學(xué)界，多投入相當(dāng)多的心力更追求及研發(fā)更新更高水平的二維圖像轉(zhuǎn)三維視頻技術(shù)。而目前業(yè)界所用的三維視頻技術(shù)的拍攝系統(tǒng)主要可分為兩種方式一為陣列式攝影技術(shù)，而另一則為深度攝影技術(shù)。 其中，陣列式攝影技術(shù)是使用多架陣列式擺設(shè)的攝影機(jī)，一般而言，是使用兩架攝影機(jī)。但是，在開始拍攝之前，這兩架攝影機(jī)須進(jìn)行校正程序，以確保這兩架攝影機(jī)之間并沒有垂直方向上的位移，而且這兩架攝影機(jī)之間的距離須符合一般人雙眼之間的距離(即雙眼視差數(shù)值)，以便模擬出一般人雙眼視物的情況。除此之外，這兩架攝影機(jī)在拍攝時也必須持續(xù)保持在同步的狀態(tài)，造成使用這兩架攝影機(jī)拍攝圖像時非常費(fèi)時費(fèi)力。除此之外，這兩架攝影機(jī)之間也有可能因光影變化或是攝影機(jī)內(nèi)部參數(shù)的影響，使得它們所拍攝到的立體圖像存有色差的問題。另一方面，深度攝影技術(shù)則是使用一部傳統(tǒng)的攝影機(jī)，同時搭配另一部深度攝影機(jī)以進(jìn)行拍攝。一般來說，前述的深度攝影機(jī)是使用Time of Flight(ToF)的原理,通過計(jì)算其所發(fā)出的紅外線在照射至拍攝物體后，反射回到深度攝影機(jī)所需的時間，以計(jì)算出拍攝物體與攝影機(jī)的距離。此外，在拍攝前，前述的傳統(tǒng)攝影機(jī)與前述的深度攝影機(jī)之間的相對位置關(guān)系也需校正，以確保傳統(tǒng)攝影機(jī)所拍攝到的像素都能有相對應(yīng)的深度值。然而，深度攝影機(jī)的深度分辨率仍非常有限，其并無法提供高分辨率的深度圖，使得合成出的三維圖像的質(zhì)量仍有待改善。如前所述，雖然前述兩種技術(shù)雖然已可形成三維立體視頻內(nèi)容，但由于陣列式攝影技術(shù)需同時使用多架攝影機(jī)進(jìn)行拍攝，意味著拍攝成本需大幅增加。此外，若拍攝前各攝影機(jī)之間的校正程序及同步程序未做好，拍攝所得出的三維圖像便會失真，而無法被使用。此外，由于前述的深度攝影機(jī)的造價不菲，故深度攝影機(jī)尚無法普及，造成若想運(yùn)用深度攝影機(jī)來拍攝三維立體視頻內(nèi)容的話，其拍攝成本也無法有效地降低?；谇笆隽Ⅲw圖像拍攝在拍攝上成本相當(dāng)高的理由，如何有效的降低拍攝立體圖像的成本，又能顧及圖像的質(zhì)量便成為業(yè)界與學(xué)界熱門的研究課題。而且，現(xiàn)今所廣泛使用的視頻信號多是二維圖像信號，故若能將二維圖像信號直接轉(zhuǎn)換成三維視頻信號，將可輕易克服前述的取得三維立體視頻內(nèi)容(三維視頻信號)時的所遭遇的困難。因此，業(yè)界需要一種能通過接收一二維圖像信號并使得此二維圖像信號經(jīng)過適當(dāng)?shù)倪\(yùn)算程序的方式，而將此二維圖像信號轉(zhuǎn)換成一三維視頻信號的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是在于提供一種三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，以能通過接收一二維圖像信號并使得此二維圖像信號經(jīng)過適當(dāng)?shù)倪\(yùn)算程序的方式，而將此二維圖像信號轉(zhuǎn)換成一三維視頻信號。為達(dá)成上述目的，本發(fā)明的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，是用于產(chǎn)生一三維視頻信號，包括下列步驟(A)接收一二維圖像信號，且從此二維圖像信號分析出一感興趣區(qū)塊分布圖，此二維圖像信號包含多個分別具有一色彩的圖像元素，此感興趣區(qū)塊分布圖則包含一感興趣區(qū)塊；(B)執(zhí)行一色彩特征提取程序，以形成多個色彩特征區(qū)塊；(C)執(zhí)行一利用紋理特征的圖像分割程序，以形成一包含多個紋理色彩特征區(qū)塊的圖像區(qū)塊分布圖；(D)執(zhí)行一深度圖產(chǎn)生程序，以依據(jù)此感興趣區(qū)塊分布圖及此圖像區(qū)塊分布圖產(chǎn)生一深度圖，且在此深度圖中，每一這些紋理色彩特征區(qū)塊分別被賦予一深度值；(E)執(zhí)行一三維圖像形 成程序，以依據(jù)此圖像區(qū)塊分布圖及此深度圖，形成一三維圖像信號；以及(F)依據(jù)一幀率，將此三維圖像信號串接成此三維視頻信號。因此，本發(fā)明的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法確實(shí)能通過接收一二維圖像信號并使得此二維圖像信號經(jīng)過適當(dāng)?shù)倪\(yùn)算程序的方式，而將此二維圖像信號轉(zhuǎn)換成一三維視頻信號。


圖I為本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的流程示意圖。圖2為本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的色彩特征提取程序的流程示意圖。
圖3A為顯示本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的色彩特征提取程序?qū)⒁欢S圖像信號的兩個圖像元素所分別具有的色彩分別映射至一 HSI色彩空間模型的一色彩平面，以將這兩個圖像元素所分別具有的色彩分類至一色彩區(qū)塊及一模糊區(qū)塊的過程的示意圖。圖3B為顯示依據(jù)圖3A所示的分類結(jié)果，賦予第一圖像元素一色彩特征向量的過程的示意圖。圖3C為顯示依據(jù)圖3A所示的分類結(jié)果，賦予第二圖像元素一色彩特征向量的過程的示意圖。圖4為本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的利用紋理特征的圖像分割程序的流程示意圖。圖5為顯示本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的利用紋理特征的圖像分割程序所使用的賈伯濾波器組所包含的12個二維賈伯濾波器在一空間平面上的配置方式的示意圖。圖6A為顯示多個色彩特征區(qū)塊在一二維圖像信號中的分布情況的示意圖。圖6B為顯示經(jīng)過再分割程序后，圖6A的色彩特征區(qū)塊被進(jìn)一步分割為多個紋理色彩特征區(qū)塊的示意圖。圖7A為本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的圖像區(qū)塊合并程序的流程示意圖。圖7B為顯示多個紋理色彩特征區(qū)塊在一二維圖像信號中的分布情況的示意圖。圖7C為顯示將編號I的紋理色彩特征區(qū)塊與編號5的紋理色彩特征區(qū)塊合并成一暫存圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊的動作的示意圖。圖8為本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的深度圖產(chǎn)生程序的流程示意圖。圖9A為顯示本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的感興趣區(qū)塊分布圖的產(chǎn)生程序的流程示意圖。圖9B為顯示一圖像信號所具有的9個基準(zhǔn)圖像元素于此圖像信號上的分布情況的示意圖。
圖9C為顯示運(yùn)算出多個圖像元素及多個基準(zhǔn)圖像元素所具有的動態(tài)特征值的各運(yùn)算步驟的示意圖。圖9D為顯示5個紋理色彩特征區(qū)塊及I個感興趣區(qū)塊在一二維圖像信號中的分布情況的示意圖。圖9E為顯示在圖9D的5個紋理色彩特征區(qū)塊中，其中4個紋理色彩特征區(qū)塊被賦予相同深度值的情況的示意圖。圖IOA為一包含多個紋理色彩特征區(qū)塊的圖像區(qū)塊分布圖的示意圖。圖IOB為顯示在本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的深度圖產(chǎn)生程序所需執(zhí)行的寬長比提取程序的流程示意圖。圖IOC為一顯示使得一矩形框?qū)⒋思y理色彩特征區(qū)塊包圍于其中，且使此矩形框與此紋理色彩特征區(qū)塊的周緣切齊的狀態(tài)的示意圖。圖IOD為在調(diào)整此矩形框于此二維圖像信號中的大小及位置后，使得調(diào)整后的此矩形框?qū)⒋思y理色彩特征區(qū)塊的70%的面積包圍于其中的狀態(tài)的示意圖。圖IlA為顯示賦予多個圖像元素一相同深度值的情況的示意圖。圖IlB為顯示賦予多個圖像元素一線性分布的深度值的情況的示意圖。圖IlC為顯示一用于賦予一待指定深度值的圖像元素的深度值所使用的線性關(guān)系的不意圖。圖12為顯示另一種可產(chǎn)生對應(yīng)至一圖像信號之一調(diào)整后的深度圖的深度圖產(chǎn)生程序的流程示意圖。圖13A為顯示圖12所示的深度圖產(chǎn)生程序的步驟(F3)所包含的各子步驟的流程示意圖。圖13B為顯不使用一向前移動向量及一向后移動向量產(chǎn)生一前一時間點(diǎn)的深度圖的方法所需的各參數(shù)之間關(guān)系的示意圖。圖14為本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的三維圖像形成程序的流程示意圖。主要元件符號說明31-紅色區(qū)塊；32-綠色區(qū)塊；33-青色區(qū)塊；
34-藍(lán)色區(qū)塊；35-紅紫色區(qū)塊；51-內(nèi)子帶賈伯濾波器組；52-外子帶賈伯濾波器組；91-基準(zhǔn)圖像元素；92、101-第一紋理色彩特征區(qū)塊；93、102-第二紋理色彩特征區(qū)塊；94、103-第三紋理色彩特征區(qū)塊；
95、104-第四紋理色彩特征區(qū)塊；96、105-第五紋理色彩特征區(qū)塊；97-感興趣區(qū)塊；106-紋理色彩特征區(qū)塊；107-具有70%面積的紋理色彩特征區(qū)塊。
具體實(shí)施例方式以下為通過特定的具體實(shí)施例說明本發(fā)明的實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書所揭示的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)與功效。此外，本發(fā)明也可通過其他不同的具體實(shí)施例加以施行或應(yīng)用，且本說明書中的各項(xiàng)細(xì)節(jié)也可以基于不同觀點(diǎn)與應(yīng)用，而在不悖離本發(fā)明的精神下進(jìn)行各種修飾與變更。請參閱圖1，其為本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的流程示意圖。其中，本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法是用于將一二維圖像信號轉(zhuǎn)換成一三維視頻信號。而如圖I所示，本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法包括下列步驟(A)接收一二維圖像信號，且從此二維圖像信號分析出一感興趣區(qū)塊分布圖，此二維圖像信號包含多個分別具有一色彩的圖像元素，此感興趣區(qū)塊分布圖則包含一感興趣區(qū)塊；(B)執(zhí)行一色彩特征提取程序，以形成多個色彩特征區(qū)塊；(C)執(zhí)行一利用紋理特征的圖像分割程序，以形成一包含多個紋理色彩特征區(qū)塊的圖像區(qū)塊分布圖；(D)執(zhí)行一深度圖產(chǎn)生程序，以依據(jù)此感興趣區(qū)塊分布圖及此圖像區(qū)塊分布圖產(chǎn)生一深度圖，且在此深度圖中，每一這些紋理色彩特征區(qū)塊分別被賦予一深度值；(E)執(zhí)行一三維圖像形成程序，以依據(jù)此圖像區(qū)塊分布圖及此深度圖，形成一三維圖像信號；以及(F)依據(jù)一幀率，將此三維圖像信號串接成此三維視頻信號。其中，關(guān)于本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的步驟(B)中的色彩特征提取程序，則請參閱圖2，其為本發(fā)明一實(shí)施例的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法的色彩特征提取程序的流程示意圖，其中此色彩特征提取程序包括下列步驟(Al)接收此二維圖像信號；(A2)將此二維圖像信號投影至一色彩空間模型中，使得每一這些圖像元素所具有的色彩分別被映像至此色彩空間模型中的一對應(yīng)點(diǎn)，且此對應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)是由一第一參數(shù)值、一第二參數(shù)值及一第三參數(shù)值表示；此色彩空間模型包含一色彩平面，且此色彩平面是由多個色彩區(qū)塊及多個模糊區(qū)塊構(gòu)成；(A3)將此第三參數(shù)值與一調(diào)整門坎值互相比較，且依據(jù)比較所得的結(jié)果及此第二參數(shù)值，運(yùn)算出一調(diào)整后的第二參數(shù)值；(A4)依據(jù)此第一參數(shù)值及此調(diào)整后的第二參數(shù)值，依次將每一這些圖像元素所具有的色彩分類至此色彩平面上的其中之一這些色彩區(qū)塊或其中之一這些模糊區(qū)塊；(A5)依據(jù)每一這些圖像元素所具有的色彩被分類后所得的結(jié)果，分別賦予每一這些圖像元素一色彩特征向量；(A6)應(yīng)用一分群算法，依據(jù)每一這些圖像元素所分別被賦予的色彩特征向量，將這些圖像元素分群至多個色彩群別內(nèi)；以及(A7)將彼此相鄰且位于同一色彩群別內(nèi)的這些圖像元素包含于同一色彩特征區(qū) 塊內(nèi)，以形成這些色彩特征區(qū)塊。在上述的步驟(Al)中，一二維圖像信號包含多個圖像元素，且這些圖像元素分別具有一色彩。此外，此二維圖像信號的格式并無任何限制，其可為YCbCr420格式或RGB444格式。接著，在步驟(A2)中，此圖像信號被投影至一色彩空間模型中，使得此圖像信號所包含的各圖像元素所具有的色彩分別被映像至此色彩空間模型中的一對應(yīng)點(diǎn)，且此對應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)是由一第一參數(shù)值、一第二參數(shù)值及一第三參數(shù)值表示。在本實(shí)施例中，此色彩空間模型的類型并無任何限制，其可為HSI色彩空間模型、RGB色彩空間模型、YUV色彩空間模型或CMY色彩空間模型。請?jiān)賲㈤唸D3A，其是說明本發(fā)明一實(shí)施例的色彩特征提取程序?qū)⒁欢S圖像信號的兩個圖像元素所分別具有的色彩分別映射至一 HSI色彩空間模型的一色彩平面，以將這兩個圖像元素所分別具有的色彩分類至一色彩區(qū)塊及一模糊區(qū)塊的過程的示意圖。如圖3A所示，前述的色彩特征提取程序是將一HSI色彩空間模型中的一色彩平面切割出五個色彩區(qū)塊，分別為一第一色彩區(qū)塊、一第二色彩區(qū)塊、一第三色彩區(qū)塊、一第四色彩區(qū)塊及一第五色彩區(qū)塊。其中，每一個色彩區(qū)塊分別對應(yīng)于一特定的色彩。在本實(shí)施例中，第一色彩區(qū)塊對應(yīng)為紅色區(qū)塊31 (red)，第二色彩區(qū)塊對應(yīng)為綠色區(qū)塊32 (green)，第三色彩區(qū)塊對應(yīng)為青色區(qū)塊33 (cyan)，第四色彩區(qū)塊對應(yīng)為藍(lán)色區(qū)塊34 (blue)，而第五色彩區(qū)塊對應(yīng)為紅紫色區(qū)塊35 (magenta)。此外，在圖3A所示的色彩平面上，紅色區(qū)塊31的角度范圍介于350°至10°之間，綠色區(qū)塊32的角度范圍介于95°至120°之間，青色區(qū)塊33的角度范圍介于170°至190°之間，藍(lán)色區(qū)塊34的角度范圍介于230°至250°之間，紅紫色區(qū)塊35的角度范圍介于290°至310°之間。但需注意的是，前述的各色彩區(qū)塊的角度范圍均可依據(jù)實(shí)際需要而有所增減，并非僅能為上述的5個角度范圍。此外，在圖3A所示的色彩平面上，位于兩相鄰色彩區(qū)塊之間(即未被前述的5個色彩區(qū)塊覆蓋的部分)則定義為模糊區(qū)塊。例如，一位于第一色彩區(qū)塊與第二色彩區(qū)塊之間的區(qū)塊，或一位于第三色彩區(qū)塊與第四色彩區(qū)塊之間的區(qū)塊。所以，如圖3A所示，此色彩平面具有5個色彩區(qū)塊及5個模糊區(qū)塊。在本例子中，前述的圖像信號所包含的兩個圖像元素分別為一第一圖像元素及一第二圖像元素，而這兩個像素分別具有一色彩，即前述的色彩特征提取程序的步驟(Al)所述。
接著，如前述的色彩特征提取程序的步驟(A2)所述，前述的圖像信號被投影至一 HSI色彩空間模型中，使得第一圖像元素及第二圖像元素所具有的色彩分別被映射至此HSI色彩空間模型中的一對應(yīng)點(diǎn)。在本例子中，第一圖像元素所具有的色彩于HSI色彩空間模型中的對應(yīng)點(diǎn)Pl的坐標(biāo)為(105°，0.75，90)，而第二圖像元素所具有的色彩于HSI色彩空間模型中的對應(yīng)點(diǎn)P2的坐標(biāo)為(130°，0.625，85)。其中，第一參數(shù)值為色調(diào)成分(Hue)數(shù)值，第二參數(shù)值為飽和度成分(Saturation)數(shù)值，第三參數(shù)值則為強(qiáng)度成分(Intensity)數(shù)值。隨后，如前述的色彩特征提取程序的步驟(A3)所述，依次將對應(yīng)點(diǎn)Pl及對應(yīng)點(diǎn)P2分別具有的第三參數(shù)值，即強(qiáng)度成分?jǐn)?shù)值，與一調(diào)整門坎值互相比較，且依據(jù)比較所得的結(jié)果及它們所分別具有的第二參數(shù)值，即飽和度成分?jǐn)?shù)值，運(yùn)算出一調(diào)整后的第二參數(shù)值，即調(diào)整后的飽和度成分?jǐn)?shù)值。其中，此調(diào)整門坎值優(yōu)選介于70至90之間，更佳介于80至87之間。在本例子中，前述的調(diào)整門坎值為85。而當(dāng)對應(yīng)點(diǎn)Pl或?qū)?yīng)點(diǎn)P2分別具有的強(qiáng)度成分?jǐn)?shù)值高于前述的調(diào)整門坎值時，便依據(jù)下列公式運(yùn)算出此調(diào)整后的飽和度成分S' =a+b*S;(式 I)其中，S’為此調(diào)整后的飽和度成分，S為此飽和度成分，a及b則為兩任意正數(shù)，且滿足a+b = I的條件。而在本例子中，上述的公式可進(jìn)一步改寫為S' = 0. 2+0. 8*S ;(式 2)其中，a = 0. 2, b = 0. 8。但在其他例子中，a及b也可以為其他數(shù)值,例如a =0. 3，b = 0. 7o另一方面，當(dāng)對應(yīng)點(diǎn)Pl或?qū)?yīng)點(diǎn)P2分別具有的強(qiáng)度成分?jǐn)?shù)值不高于前述的調(diào)整門坎值時，便依據(jù)下列公式運(yùn)算出此調(diào)整后的飽和度成分
權(quán)利要求
1.一種三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，用于產(chǎn)生一三維視頻信號，包括下列步驟 A，接收一二維圖像信號，且從該二維圖像信號分析出一感興趣區(qū)塊分布圖，該二維圖像信號包含多個分別具有一色彩的圖像元素，該感興趣區(qū)塊分布圖則包含一感興趣區(qū)塊； B，執(zhí)行一色彩特征提取程序，以形成多個色彩特征區(qū)塊； C，執(zhí)行一利用紋理特征的圖像分割程序，以形成一包含多個紋理色彩特征區(qū)塊的圖像區(qū)塊分布圖； D，執(zhí)行一深度圖產(chǎn)生程序，以依據(jù)該感興趣區(qū)塊分布圖及該圖像區(qū)塊分布圖產(chǎn)生一深度圖，且在該深度圖中，每一這些紋理色彩特征區(qū)塊分別被賦予一深度值； E，執(zhí)行一三維圖像形成程序，以依據(jù)該圖像區(qū)塊分布圖及該深度圖，形成一三維圖像信號；以及 F，依據(jù)一幀率，將該三維圖像信號串接成該三維視頻信號。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，步驟B的該色彩特征提取程序包括下列步驟 接收該二維圖像信號； 將該二維圖像信號投影至一色彩空間模型中，使得每一這些圖像元素所具有的色彩分別被映像至該色彩空間模型中的一對應(yīng)點(diǎn)，且該對應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)是由一第一參數(shù)值、一第二參數(shù)值及一第三參數(shù)值表示；該色彩空間模型包含一色彩平面，且該色彩平面是由多個色彩區(qū)塊及多個模糊區(qū)塊構(gòu)成； 將該第三參數(shù)值與一調(diào)整門坎值互相比較，且依據(jù)比較所得的結(jié)果及該第二參數(shù)值，運(yùn)算出一調(diào)整后的第二參數(shù)值； 依據(jù)該第一參數(shù)值及該調(diào)整后的第二參數(shù)值，依次將每一這些圖像元素所具有的色彩分類至該色彩平面上的其中之一這些色彩區(qū)塊或其中之一這些模糊區(qū)塊； 依據(jù)每一這些圖像元素所具有的色彩被分類后所得的結(jié)果，分別賦予每一這些圖像元素一色彩特征向量； 應(yīng)用一分群算法，依據(jù)每一這些圖像元素所分別被賦予的色彩特征向量，將這些圖像元素分群至多個色彩群別內(nèi)；以及 將彼此相鄰且位于同一色彩群別內(nèi)的這些圖像元素包含于同一色彩特征區(qū)塊內(nèi)，以形成這些色彩特征區(qū)塊。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，該色彩空間模型為一HSI色彩空間模型，且該第一參數(shù)值為色調(diào)成分，該第二參數(shù)值為飽和度成分，該第三參數(shù)值則為強(qiáng)度成分。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，該調(diào)整門坎值介于70至90之間，且當(dāng)該強(qiáng)度成分高于該調(diào)整門坎值時，便依據(jù)下列公式運(yùn)算出該調(diào)整后的飽和度成分S' = a+b*S. 其中，S’為該調(diào)整后的飽和度成分，S為該飽和度成分，a及b則為兩任意正數(shù)，且滿足a+b = I的條件； 而當(dāng)該強(qiáng)度成分不高于該調(diào)整門坎值時，則依據(jù)下列公式運(yùn)算出該調(diào)整后的飽和度成分
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，這些色彩區(qū)塊包含一第一色彩區(qū)塊、一第二色彩區(qū)塊、一第三色彩區(qū)塊、一第四色彩區(qū)塊及一第五色彩區(qū)塊，且每一這些色彩區(qū)塊分別對應(yīng)于一色彩，而該色彩平面上未被這些色彩區(qū)塊覆蓋的部分則為這些模糊區(qū)塊。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，該第一色彩區(qū)塊為紅色區(qū)塊，該第二色彩區(qū)塊為綠色區(qū)塊，該第三色彩區(qū)塊為青色區(qū)塊，該第四色彩區(qū)塊為藍(lán)色區(qū)塊，該第五色彩區(qū)塊為紅紫色區(qū)塊。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，當(dāng)其中之一這些圖像元素所具有的色彩被分類至其中之一這些色彩區(qū)塊時，其中之一這些圖像元素所被賦予的該色彩特征向量包含一第一分量、一第二分量、一第三分量、一第四分量、一第五分量及一第六分量，且該第一分量、該第二分量、該第三分量、該第四分量及該第五分量分別對應(yīng)至每一這些色彩區(qū)塊，該第六分量的數(shù)值則為I減去該調(diào)整后的飽和度成分；該第一分量的數(shù)值、該第二分量的數(shù)值、該第三分量的數(shù)值、該第四分量的數(shù)值、該第五分量的數(shù)值及該第六分量的數(shù)值的總和并為I。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，當(dāng)其中之一這些圖像元素所具有的色彩被分類至其中之一這些模糊區(qū)塊時，其中之一這些圖像元素所被賦予的該色彩特征向量包含一第一分量、一第二分量、一第三分量、一第四分量、一第五分量及一第六分量，該第一分量及該第二分量分別對應(yīng)至兩分別位于每一這些圖像元素所具有的色彩所被分類至的其中之一這些模糊區(qū)塊的兩側(cè)的色彩區(qū)塊，且該第一分量、該第二分量、該第三分量、該第四分量及該第五分量分別對應(yīng)至每一這些色彩區(qū)塊，該第六分量的數(shù)值則為I減去該調(diào)整后的飽和度成分；該第一分量的數(shù)值、該第二分量的數(shù)值、該第三分量的數(shù)值、該第四分量的數(shù)值、該第五分量的數(shù)值及該第六分量的數(shù)值的總和并為I。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，該第一分量的數(shù)值依據(jù)下列公式運(yùn)算而出C = S'氺Belongingness ； 其中，C為該第一分量的數(shù)值，S’為該調(diào)整后的飽和度成分，Belongingness則為歸屬度，而歸屬度則依據(jù)下列公式運(yùn)算而出
10.根據(jù)權(quán)利要求I所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，步驟C的該利用紋理特征的圖像分割程序包括下列步驟 接收該二維圖像信號； 應(yīng)用一賈伯濾波器組，對每一這些圖像元素執(zhí)行一賈伯濾波程序，且再對執(zhí)行該賈伯濾波程序所得的輸出，執(zhí)行一數(shù)值運(yùn)算程序； 依據(jù)執(zhí)行該數(shù)值運(yùn)算程序所得的輸出，分別賦予每一這些圖像元素一紋理特征向量；依據(jù)每一這些圖像元素所被賦予的紋理特征向量，對該二維圖像信號執(zhí)行一分割程序，使得該二維圖像信號具有多個紋理特征區(qū)塊，且位于同一紋理特征區(qū)塊內(nèi)的這些圖像元素均具有相同群別的紋理特征向量； 依據(jù)這些紋理特征區(qū)塊于該二維圖像信號中的分布，對該二維圖像信號所包含的多個色彩特征區(qū)塊分別執(zhí)行一再分割程序，使得至少一這些色彩特征區(qū)塊具有多個紋理色彩特征區(qū)塊，且位于同一紋理色彩特征區(qū)塊內(nèi)的這些圖像元素均具有相同群別的紋理特征向量及相同群別的色彩特征向量；以及 依據(jù)這些紋理色彩特征區(qū)塊在該二維圖像信號中的分布，形成該圖像區(qū)塊分布圖。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，該賈伯濾波器組是由一內(nèi)子帶賈伯濾波器組及一外子帶賈伯濾波器組所構(gòu)成，且該內(nèi)子帶賈伯濾波器組及該外子帶賈伯濾波器組分別由多個二維賈伯濾波器構(gòu)成，該內(nèi)子帶賈伯濾波器組所具有的二維賈伯濾波器的數(shù)目并與該外子帶賈伯濾波器組所具有的二維賈伯濾波器的數(shù)目相同。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，每一這些二維賈伯濾波器是由下列公式描述
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，該內(nèi)子帶賈伯濾波器組是由6個二維賈伯濾波器構(gòu)成，且該6個二維賈伯濾波器所具有的標(biāo)準(zhǔn)偏差^及oy分別介于I. 75至6. 5之間，該外子帶賈伯濾波器組則由6個二維賈伯濾波器構(gòu)成，且該6個二維賈伯濾波器所具有的標(biāo)準(zhǔn)偏差0 x及0 y分別介于I. 75至4. 5之間。
14.根據(jù)權(quán)利要求10所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，步驟C于執(zhí)行該利用紋理特征的圖像分割程序后，還包括一圖像區(qū)塊合并程序，以將多個紋理色彩特征區(qū)塊合并為一圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊，而該圖像區(qū)塊合并程序包括下列步驟 提取每一這些紋理色彩特征區(qū)塊所分別具有的面積數(shù)值及周長數(shù)值，以運(yùn)算出每一這些紋理色彩特征區(qū)塊所具有的緊致度數(shù)值； 依據(jù)每一這些紋理色彩特征區(qū)塊所具有的緊致度數(shù)值，將這些紋理色彩特征區(qū)塊以一由面積數(shù)值大的紋理色彩特征區(qū)塊依次排列至面積數(shù)值小的紋理色彩特征區(qū)塊的順序排序; 依據(jù)該由面積數(shù)值大的紋理色彩特征區(qū)塊依次排列至面積數(shù)值小的紋理色彩特征區(qū)塊的順序，對每一這些紋理色彩特征區(qū)塊執(zhí)行一合并測試程序，以形成一暫存圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊，該暫存圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊包含其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊與相鄰的另一這些紋理色彩特征區(qū)塊，且提取出該暫存圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊的面積數(shù)值及周長數(shù)值，以運(yùn)算出該暫存圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊的緊致度數(shù)值；以及 將該暫存圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊的緊致度數(shù)值與其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊的緊致度數(shù)值互相比較，且當(dāng)該暫存圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊的緊致度數(shù)值高于其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊的緊致度數(shù)值時，將該暫存圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊設(shè)定為該圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，每一這些紋理色彩特征區(qū)塊的緊致度數(shù)值依據(jù)下列公式運(yùn)算而出
16.根據(jù)權(quán)利要求14所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，在執(zhí)行該合并測試程序以形成該暫存圖像合并紋理色彩特征區(qū)塊之前，先將該每一這些紋理色彩特征區(qū)塊的面積數(shù)值與一面積門坎值互相比較，且將每一這些紋理色彩特征區(qū)塊的緊致度數(shù)值與一緊致度門坎值互相比較，而當(dāng)?shù)贸雒恳贿@些紋理色彩特征區(qū)塊的面積數(shù)值低于該面積門坎值，且每一這些紋理色彩特征區(qū)塊的緊致度數(shù)值也低于該緊致度門坎值的比較結(jié)果后，執(zhí)行該合并測試程序；該面積門坎值介于120至240之間，該緊致度門坎值則介于0. 001至0. 008之間。
17.根據(jù)權(quán)利要求I所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，步驟D的該深度圖產(chǎn)生程序包括下列步驟 對每一這些紋理色彩特征區(qū)塊執(zhí)行一寬長比檢測程序及一感興趣區(qū)塊重合比率運(yùn)算程序；以及 依據(jù)該寬長比檢測程序的結(jié)果及該感興趣區(qū)塊重合比率運(yùn)算程序的結(jié)果，分別賦予每一這些紋理色彩特征區(qū)塊一深度值，以產(chǎn)生該深度圖； 其中，該寬長比檢測程序用于運(yùn)算出每一這些紋理色彩特征區(qū)塊的寬長比數(shù)值，且當(dāng)其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊的寬長比數(shù)值低于一寬長比門坎值時，該紋理色彩特征區(qū)塊所被賦予的深度值是與垂直鄰近的另一紋理色彩特征區(qū)塊所被賦予的深度值相同；該感興趣區(qū)塊重合比率運(yùn)算程序則用于運(yùn)算出每一這些紋理色彩特征區(qū)塊分別與該感興趣區(qū)塊的一重合比率，而互相鄰近并同樣具有一高于一重合比率門坎值的重合比率的這些紋理色彩特征區(qū)塊則均被賦予相同的深度值。
18.根據(jù)權(quán)利要求I所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，該感興趣區(qū)塊分布圖為執(zhí)行一感興趣區(qū)塊分布圖產(chǎn)生程序后所得，且該感興趣區(qū)塊分布圖產(chǎn)生程序包括下列步驟 接收該二維圖像信號，該二維圖像信號具有多個圖像元素及多個基準(zhǔn)圖像元素； 運(yùn)算出這些圖像元素及這些基準(zhǔn)圖像元素所分別具有的一動態(tài)特征值；依據(jù)每一這些圖像元素的該動態(tài)特征值及每一這些基準(zhǔn)圖像元素的該動態(tài)特征值，將每一這些圖像元素及每一這些基準(zhǔn)圖像元素分類至多個群別；以及 依據(jù)這些基準(zhǔn)圖像元素所被分類至這些群別的結(jié)果，從這些群別中提取出一構(gòu)成一感興趣區(qū)塊的群別，且將被分類至該群別的這些圖像元素及這些基準(zhǔn)圖像元素設(shè)定為該二維圖像信號的該感興趣區(qū)塊； 其中，構(gòu)成該感興趣區(qū)塊的群別所具有的這些基準(zhǔn)圖像元素的數(shù)目低于其余未構(gòu)成該感興趣區(qū)塊的群別所具有的這些基準(zhǔn)圖像元素的數(shù)目。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中這些圖像元素及這些基準(zhǔn)圖像元素所分別具有的該動態(tài)特征值是以下列步驟運(yùn)算而出 接收該二維圖像信號，該二維圖像信號具有這些圖像元素及這些基準(zhǔn)圖像元素； 運(yùn)算出這些圖像元素及這些基準(zhǔn)圖像元素所分別具有的一動態(tài)參數(shù)； 依據(jù)這些基準(zhǔn)圖像元素的該動態(tài)參數(shù)，運(yùn)算出該二維圖像信號的一廣域動態(tài)參數(shù)，且依據(jù)這些圖像元素的該動態(tài)參數(shù)，運(yùn)算出每一這些圖像元素的一元素動態(tài)參數(shù)；以及 依據(jù)將每一這些圖像元素的該元素動態(tài)參數(shù)與該二維圖像信號的該廣域動態(tài)參數(shù)相互比較的結(jié)果，分別運(yùn)算出每一這些圖像元素的動態(tài)特征值。
20.根據(jù)權(quán)利要求17所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，該寬長比提取程序包括下列步驟 從該二維圖像信號中提取出該紋理色彩特征區(qū)塊，且運(yùn)算出該紋理色彩特征區(qū)塊的面積數(shù)值； 以一矩形框?qū)⒃摷y理色彩特征區(qū)塊包圍于其中，且使該矩形框與該紋理色彩特征區(qū)塊的周緣切齊； 調(diào)整該矩形框于該二維圖像信號中的大小及位置，使得調(diào)整后的該矩形框是將該紋理色彩特征區(qū)塊的70%的面積包圍于其中；以及 運(yùn)算出調(diào)整后的該矩形框的寬長比數(shù)值，且將該調(diào)整后的該矩形框的寬長比數(shù)值設(shè)定為該紋理色彩特征區(qū)塊的寬長比數(shù)值。
21.根據(jù)權(quán)利要求17所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，當(dāng)其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊的寬長比數(shù)值低于該寬長比門坎值，或其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊的重合比率高于該重合比率門坎值時，其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊所被賦予的深度值D是由下列公式運(yùn)算而出 D = I-E h ; 其中，VLP為在其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊、垂直鄰近的另一紋理色彩特征區(qū)塊及互相鄰近的這些紋理色彩特征區(qū)塊中，于該二維圖像信號中的最低圖像元素的位置，h則為該二維圖像信號的高度數(shù)值。
22.根據(jù)權(quán)利要求17所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，當(dāng)其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊的寬長比數(shù)值不低于該寬長比門坎值，且其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊的重合比率不高于該重合比率門坎值時，其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊所被賦予的深度值D是由下列公式運(yùn)算而出
23.根據(jù)權(quán)利要求17所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，該寬長比門坎值介于I.I至I.3之間，該重合比率是指每一這些紋理色彩特征區(qū)塊的面積數(shù)值除以該感興趣區(qū)塊的面積所得的比率，且該重合比率門坎值則介于50%至80%之間。
24.根據(jù)權(quán)利要求I所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，步驟D的該深度圖是再依據(jù)該深度圖及一前一時間點(diǎn)的深度圖，產(chǎn)生一調(diào)整后的深度圖，其中該步驟包括 接收該深度圖及該前一時間點(diǎn)的深度圖； 將每一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該深度圖中所分別被賦予的深度值與每一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該前一時間點(diǎn)的深度圖中所分別被賦予的深度值互相比較；以及 依據(jù)比較所得的結(jié)果，分別賦予每一這些紋理色彩特征區(qū)塊一調(diào)整后的深度值，以產(chǎn)生該調(diào)整后的深度圖。
25.根據(jù)權(quán)利要求24所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中該前一時間點(diǎn)的深度圖是應(yīng)用一前一時間點(diǎn)的深度圖運(yùn)算公式，依據(jù)一向前移動向量及一向后移動向量，而從該深度圖運(yùn)算而出 其中，該前一時間點(diǎn)的深度圖運(yùn)算公式為
26.根據(jù)權(quán)利要求24所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，當(dāng)一介于其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該前一時間點(diǎn)的深度圖中所被賦予的深度值與其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該深度圖中所被賦予的深度值之間的差值低于一調(diào)整門坎值，且其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該前一時間點(diǎn)的深度圖中所被賦予的深度值低于I減去該調(diào)整門坎值所得的數(shù)值時，其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該調(diào)整后的深度圖中所被賦予的深度值被設(shè)定為其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該前一時間點(diǎn)的深度圖中所被賦予的深度值加上該調(diào)整門坎值。
27.根據(jù)權(quán)利要求26所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，當(dāng)一介于其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該前一時間點(diǎn)的深度圖中所被賦予的深度值與其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該深度圖中所被賦予的深度值之間的差值高于該調(diào)整門坎值，且其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該前一時間點(diǎn)的深度圖中所被賦予的深度值高于該調(diào)整門坎值時，其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該調(diào)整后的深度圖中所被賦予的深度值被設(shè)定為其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該前一時間點(diǎn)的深度圖中所被賦予的深度值減去該調(diào)整門坎值。
28.根據(jù)權(quán)利要求27所述的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法，其中，其中之一這些紋理色彩特征區(qū)塊在該調(diào)整后的深度圖中所被賦予的深度值被設(shè)定為其中之一這些圖像區(qū)塊在該前一時間點(diǎn)的深度圖中所被賦予的深度值。
全文摘要
本發(fā)明是關(guān)于一種可通過適當(dāng)?shù)倪\(yùn)算程序，而將一二維圖像信號轉(zhuǎn)換而形成一三維視頻信號的三維視頻內(nèi)容產(chǎn)生方法。其包括下列步驟(A)接收一二維圖像信號，且從此二維圖像信號分析出一感興趣區(qū)塊分布圖；(B)執(zhí)行一色彩特征提取程序，以形成多個色彩特征區(qū)塊；(C)執(zhí)行一利用紋理特征的圖像分割程序，以形成一圖像區(qū)塊分布圖；(D)執(zhí)行一深度圖產(chǎn)生程序，以依據(jù)此感興趣區(qū)塊分布圖及此圖像區(qū)塊分布圖產(chǎn)生一深度圖；(E)執(zhí)行一三維圖像形成程序，以依據(jù)此圖像區(qū)塊分布圖及此深度圖，形成一三維圖像信號；以及(F)依據(jù)一幀率，將此三維圖像信號串接成此三維視頻信號。
文檔編號H04N13/02GK102802005SQ20121012703
公開日2012年11月28日 申請日期2012年4月26日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月26日
發(fā)明者李國君, 林和源, 王明俊 申請人:李國君