【摘要】 本发明公开了一种对于多目同步摄像机拍摄的动态场景视频的时空一致性深度恢复的方法。它利用多视图几何方法结合DAISY特征向量，对于同一时刻的多目视频帧进行立体匹配，得到多目视频每一时刻的初始化深度图；对于多目视频的每一帧图像计算动态概率图，利用动态概率图对每帧图像进行动态像素点和静态像素点的划分，利用不同的优化方法进行时空一致性的深度优化，对于静态点，利用bundleoptimization方法结合多个相邻时刻的颜色和几何一致性约束进行优化；对于动态点，统计多个相邻时刻的多目摄像机之间对应像素点的颜色和几何一致性约束信息，对每一时刻动态深度值进行时空一致性优化。本发明在3D立体影像、3D动画、增强现实和运动捕获等领域将会有很高的应用价值。 【专利类型】发明授权 【申请人】浙江大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号 【申请人地区】中国 【申请人城市】杭州市 【申请人区县】西湖区 【申请号】CN201210360976.0 【申请日】2012-09-25 【申请年份】2012 【公开公告号】CN103002309B 【公开公告日】2014-12-24 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN103002309B 【授权公告日】2014-12-24 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】H04N13/02 【发明人】章国锋; 鲍虎军; 姜翰青 【主权项内容】1.一种对于多目同步摄像机拍摄的动态场景视频的时空一致性深度恢复的方法，其特征在于它的步骤如下：1)利用多视图几何方法结合DAISY特征向量，对于同一时刻的多目视频帧进行立体匹配，得到多目视频每一时刻的初始化深度图；2)利用步骤1)得到的初始化深度图对于多目视频的每一帧图像计算动态概率图，并利用动态概率图对每帧图像进行动态像素点和静态像素点的划分；3)对于步骤2)所划分的动态像素点和静态像素点，利用不同的优化方法进行时空一致性的深度优化，对于静态像素点，利用bundle optimization方法结合多个相邻时刻的颜色和几何一致性约束进行优化；对于动态像素点，统计多个相邻时刻的多目摄像机之间对应像素点的颜色和几何一致性约束信息，由此对每一时刻动态深度值进行时空一致性优化。 【当前权利人】浙江商汤科技开发有限公司 【当前专利权人地址】浙江省杭州市萧山区宁围街道市心北路857号288-8室 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000470095016Q 【引证次数】2.0 【自引次数】1.0 【他引次数】1.0 【家族引证次数】2.0 【家族被引证次数】15

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